KR20230033820A

KR20230033820A - 이미지 프레임 내 얼굴의 위치 및 비율을 기반으로 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치

Info

Publication number: KR20230033820A
Application number: KR1020210116697A
Authority: KR
Inventors: 신대근
Original assignee: 신대근
Priority date: 2021-09-02
Filing date: 2021-09-02
Publication date: 2023-03-09
Also published as: KR102520658B1

Abstract

전자 장치가 개시된다. 본 전자 장치는, 비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델이 저장된 메모리, 메모리와 연결된 프로세서를 포함한다. 프로세서는, 비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에서 얼굴을 포함하는 영역을 식별하고, 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 복수의 이미지 프레임을 변환하고, 변환된 복수의 이미지 프레임을 적어도 하나의 인공지능 모델에 입력한다.

Description

이미지 프레임 내 얼굴의 위치 및 비율을 기반으로 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치 { ELECTRONIC APPARATUS FOR CONVERTING IMAGE FRAME BASED ON POSITION AND PROPORTION OF FACE INCLUDED IN IMAGE FRAME }

본 개시는 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, AI(Artificial Intelligence) 기반 컷 편집 작업에 적합해지도록 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치에 관한 것이다.

동영상 직접 제작 내지는 개인 방송이 성행함에 따라, 개개인의 동영상 편집을 지원하는 AI(Artificial Intelligence) 기반 솔루션들이 다양하게 이용되고 있다.

AI 모델의 경우 일반적으로 특정한 크기 및 해상도에 매칭되거나 또는 특정한 객체를 포함하는 이미지들에 대하여 전문적으로 훈련됨으로써 그 정확도 및 효율성이 담보될 수 있다.

다만, 일반적으로 개개인이 촬영한 (편집 전의) 비디오(이미지 프레임들, 오디오 데이터)는 제한없이 다양한 콘텐츠를 담을 수 있음은 물론 다양한 촬영 기기를 통해 획득될 수 있고, 촬영 파라미터 값도 폭넓게 설정될 수 있다.

즉, 개개인이 촬영한 비디오는 솔루션(ex. 편집용 애플리케이션, 프로그램 등) 내에서 편집을 지원하는 AI 모델과 fit하게 맞지 않는 경우가 많다.

공개특허공보 제10-20190117416호(동영상 프레임 해상도를 향상시키기 위한 방법 및 장치)

본 개시는 편집을 위한 인공지능 모델에 최적화되도록 각 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치의 제어 방법을 제공한다.

구체적으로, 본 개시는 비디오 내 등장 인물의 발화 장면을 추출하기 위한 하나 이상의 인공지능 모델에 대하여 최적화된 전자 장치의 제어 방법을 제공한다.

본 개시는 비디오 내 등장 인물의 음성은 물론 등장 인물의 입 모양까지 활용하여, 음성을 포함하는 비디오 내 시간 구간을 선택할 수 있는 전자 장치의 제어 방법을 제공한다.

본 개시의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 개시의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 개시의 실시 예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 개시의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델이 저장된 메모리, 상기 메모리와 연결된 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는, 비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에서 얼굴을 포함하는 영역을 식별하고, 상기 이미지 프레임 내 상기 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 복수의 이미지 프레임을 변환하고, 상기 변환된 복수의 이미지 프레임을 상기 적어도 하나의 인공지능 모델에 입력한다.

상기 프로세서는, 상기 이미지 프레임의 가로축에 해당하는 x축 및 세로축에 해당하는 y축을 기준으로, 상기 얼굴을 포함하는 영역의 2차원적 위치 정보를 식별하고, 상기 이미지 프레임 내 상기 얼굴을 포함하는 영역의 비율을 기반으로 비율 정보를 식별하고, 상기 인공지능 모델에 매칭되는 위치 정보에 대한 상기 식별된 위치 정보의 차이 및 상기 인공지능 모델에 매칭되는 비율 정보에 대한 상기 식별된 비율 정보의 차이를 기반으로, 변환 정보를 생성하고, 상기 생성된 변환 정보를 이용하여 상기 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다.

여기서, 상기 인공지능 모델에 매칭되는 위치 정보는, 상기 인공지능 모델의 훈련에 이용된 적어도 하나의 이미지 내 얼굴의 위치에 따라 설정된 것이고, 상기 인공지능 모델에 매칭되는 비율 정보는, 상기 인공지능 모델의 훈련에 이용된 적어도 하나의 이미지 내 얼굴의 비율에 따라 설정된 것일 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 복수의 이미지 프레임 각각에 포함된 얼굴의 위치 및 식별 정보 중 적어도 하나에 따라, 상기 복수의 이미지 프레임을 제1 복수의 이미지 프레임 및 제2 복수의 이미지 프레임으로 구분하고, 상기 제1 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 제1 복수의 이미지 프레임을 변환하고, 상기 제2 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 제2 복수의 이미지 프레임을 변환할 수도 있다.

한편, 상기 비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델은, 이미지 프레임 내에서 입 모양을 식별하는 제1 인공지능 모델, 상기 제1 인공지능 모델을 통해 식별된 입 모양에 대한 정보 및 상기 비디오의 오디오 데이터를 기반으로, 상기 복수의 이미지 프레임 중 상기 비디오의 등장 인물의 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는, 제2 인공지능 모델을 포함할 수 있다.

이 경우, 상기 제2 인공지능 모델은, 상기 식별된 입 모양에 대한 정보 및 상기 오디오 데이터의 시간 별 진폭에 따라, 상기 복수의 이미지 프레임 중 상기 비디오 내 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택할 수 있다.

상기 제2 인공지능 모델은, 상기 복수의 이미지 프레임 각각에 대하여, 이전 이미지 프레임과의 입 모양 차이에 따른 제1 중요도를 획득하는, 제1 모듈, 상기 복수의 이미지 프레임 각각에 매칭되는 오디오 데이터의 시간 구간 별로, 진폭에 따른 제2 중요도를 획득하는, 제2 모듈, 상기 제1 중요도 및 상기 제2 중요도에 따라, 상기 복수의 이미지 프레임 중 상기 비디오 내 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는, 제3 모듈을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따라 비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델을 포함하는 전자 장치의 제어 방법은, 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에서 얼굴을 포함하는 영역을 식별하는 단계, 상기 이미지 프레임 내 상기 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 복수의 이미지 프레임을 변환하는 단계, 상기 변환된 복수의 이미지 프레임을 상기 적어도 하나의 인공지능 모델에 입력하는 단계를 포함한다.

본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 비디오의 편집에 이용되는 AI 모델에 최적화된 이미지를 제공한다는 효과가 있다.

구체적으로, 본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 얼굴의 위치 및 비율에 따른 이미지를 전처리를 제공함으로써, 등장 인물의 음성에 매칭되는 장면을 추출하는 AI 모델이 입 모양을 통해 최적의 이미지 프레임들을 선택할 수 있도록 한다.

본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 비디오 내에서 등장 인물의 발화 장면에 매칭되는 시간 구간만을 선택적으로 추출할 수 있다.

구체적으로, 본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 오디오 데이터 내 음성 분포 뿐 아니라 장면(이미지 프레임들) 내 입 모양의 변화 모습까지 반영된 최적의 발화 장면을 선택할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 각 엔진의 구체적인 기능을 설명하기 위한 블록도,
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따라 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 변환된 복수의 이미지 프레임을 이용하여 편집을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도,
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 각각의 이미지 프레임 및 오디오 데이터를 이용하여 시간 구간 별 중요도를 판단하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 타겟 시간 구간을 제외한 시간 구간을 삭제하는 동작을 설명하기 위한 도면, 그리고
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

본 개시에 대하여 구체적으로 설명하기에 앞서, 본 명세서 및 도면의 기재 방법에 대하여 설명한다.

먼저, 본 명세서 및 청구범위에서 사용되는 용어는 본 개시의 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 일반적인 용어들을 선택하였다. 하지만, 이러한 용어들은 당해 기술 분야에 종사하는 기술자의 의도나 법률적 또는 기술적 해석 및 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 일부 용어는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있다. 이러한 용어에 대해서는 본 명세서에서 정의된 의미로 해석될 수 있으며, 구체적인 용어 정의가 없으면 본 명세서의 전반적인 내용 및 당해 기술 분야의 통상적인 기술 상식을 토대로 해석될 수도 있다.

또한, 본 명세서에 첨부된 각 도면에 기재된 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 부품 또는 구성요소를 나타낸다. 설명 및 이해의 편의를 위해서 서로 다른 실시 예들에서도 동일한 참조번호 또는 부호를 사용하여 설명한다. 즉, 복수의 도면에서 동일한 참조 번호를 가지는 구성요소를 모두 도시되어 있다고 하더라도, 복수의 도면들이 하나의 실시 예를 의미하는 것은 아니다.

또한, 본 명세서 및 청구범위에서는 구성요소들 간의 구별을 위하여 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어가 사용될 수 있다. 이러한 서수는 동일 또는 유사한 구성요소들을 서로 구별하기 위하여 사용하는 것이며 이러한 서수 사용으로 인하여 용어의 의미가 한정 해석되어서는 안 된다. 일 예로, 이러한 서수와 결합된 구성요소는 그 숫자에 의해 사용 순서나 배치 순서 등이 제한되어서는 안 된다. 필요에 따라서는, 각 서수들은 서로 교체되어 사용될 수도 있다.

본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 개시의 실시 예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.

또한, 본 개시의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결뿐 아니라, 다른 매체를 통한 간접적인 연결의 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다는 의미는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.

전자 장치(100)는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC, PDA, 디지털 카메라 등 다양한 전자 기기에 해당할 수 있다. 전자 장치(100)는 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램을 통해 비디오 내 이미지 프레임들을 변환하고, 변환된 이미지 프레임들을 활용하여 비디오를 편집할 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 서버로 구현될 수도 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 다양한 단말 장치로부터 수신된 비디오 내 이미지 프레임들을 변환하고, 변환된 이미지 프레임들을 활용하여 비디오를 편집하고, 편집된 비디오를 단말 장치로 제공할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 비디오 편집 기능을 제공하는 적어도 하나의 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 이미지 변환 기능 및/또는 비디오 편집 기능을 제공할 수 있다.

메모리(110)는 전자 장치(100) 내 구성요소들의 전반적인 동작을 제어하기 위한 운영체제(OS: Operating System), 적어도 하나의 인스트럭션 및 데이터를 저장하기 위한 구성이다.

메모리(110)는 ROM, 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM 등으로 구성된 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(110)는 하드 디스크, SSD(Solid state drive) 등을 포함할 수도 있다.

메모리(110)는 하나 이상의 비디오를 저장할 수 있다. 여기서, 비디오는, 다양한 장르의 영상물에 해당할 수 있으며, 복수의 이미지 프레임 및 오디오 데이터를 포함할 수 있다. 비디오는, 전자 장치(100)의 카메라 및 마이크를 통해 입력된 이미지 및 오디오 데이터를 포함할 수도 있고, 적어도 하나의 외부 장치로부터 전자 장치(100)로 수신된 것일 수도 있다.

메모리(110)는 비디오의 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델(115)을 포함할 수 있다.

인공지능 모델(115)은 객체 인식, 이미지 프레임 선택, 오디오 데이터의 구분 및 편집 등 다양한 편집 기능을 수행하도록 구현될 수 있다.

인공지능 모델은, 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방식의 머신 러닝에 기반한 모델일 수 있다. 또한, 인공지능 모델은 배치 학습(batch learning), 온라인 학습(online learning) 등에 기반한 모델일 수 있다.

일 실시 예로, 인공지능 모델(115)은, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 네트워크 모델(신경망 모델)에 해당할 수 있다. 네트워크 모델은 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 레이어의 노드 간 가중치를 기반으로 연결 관계를 형성할 수 있다.

신경망 모델은, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network) 및 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks) 등으로 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

일 실시 예로, 인공지능 모델(115)은 비디오 내 복수의 이미지 프레임 중 등장 인물의 음성에 매칭되는 장면에 해당하는 하나 이상의 이미지 프레임을 선택할 수 있다.

등장 인물의 음성에 매칭되는 장면이란, 비디오 내의 등장 인물이 말하는 순간을 포함하는 장면(비디오 내 시간 구간)을 의미한다.

구체적으로, 인공지능 모델(115)은, 이미지 프레임 내에서 입 모양을 추출하기 위한 인공지능 모델, 음성에 매칭되는 장면의 이미지 프레임들을 선택하기 위한 인공지능 모델 등을 각각 포함할 수 있는 바, 도 3을 통해 보다 상세하게 후술한다.

프로세서(120)는 전자 장치(100)에 포함된 각 구성을 전반적으로 제어하기 위한 구성으로, CPU(Central Processing Unit), AP(Application Processor), GPU(Graphic Processing Unit), VPU(Visual Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 등 다양한 유닛으로 구성될 수 있다.

프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 인스트럭션을 실행함으로써 전자 장치(100)를 제어할 수 있다.

도 1을 참조하면, 프로세서(120)는 이미지 변환 엔진(121), 비디오 편집 엔진(122) 등을 포함할 수 있다. 본 엔진들은, 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 기반으로 구현되어 프로세서(140)를 통해 제어될 수 있는 기능적 구성들이다.

이미지 변환 엔진(121)은, 후술할 비디오 편집 엔진(122)의 편집 기능에 적합하도록 비디오 내 복수의 이미지 프레임을 변환하기 위한 구성이다.

구체적으로, 이미지 변환 엔진(121)은 비디오 편집 엔진(122)을 통해 활용되는 상술한 인공지능 모델(115)에 적합하도록 각 이미지 프레임을 변환할 수 있다.

일 실시 예로, 이미지 변환 엔진(121)은 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에 포함된 얼굴의 위치 및/또는 비율에 따라 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있는 바, 도 2를 통해 보다 자세히 후술한다.

비디오 편집 엔진(122)은 비디오를 편집하기 위한 구성이다.

일 실시 예로, 비디오 편집 엔진(122)은 비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 등장 인물의 음성에 매칭되는 적어도 하나의 장면(비디오 내 시간 구간)을 선택할 수 있다.

구체적으로, 비디오 편집 엔진(122)은 앞서 이미지 변환 엔진(121)을 통해 변환된 복수의 이미지 프레임을 인공지능 모델(115)에 입력할 수 있다.

이 경우, 인공지능 모델(115)은 복수의 이미지 프레임 중 음성에 매칭되는 이미지 프레임들을 선택하여 출력할 수 있다.

그리고, 비디오 편집 엔진(122)은 비디오 내에서 선택된 이미지 프레임들이 포함된 타겟 시간 구간을 제외한 나머지 시간 구간을 삭제할 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 상술한 엔진들(121, 122)을 통해 도 2의 동작들을 설명한다.

도 2를 참조하면, 이미지 변환 엔진(121)은 비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에서 얼굴을 포함하는 영역을 식별할 수 있다(S210).

여기서, 이미지 변환 엔진(121)은 각 이미지 프레임 내 픽셀 별 RGB 값, 픽셀 별 RGB 값의 변화 패턴 등을 이용하여 인간 등의 얼굴을 인식할 수 있다. 예를 들어, 일정 범위의 RGB 값(ex. 피부색에 매칭되는 컬러 값)을 가지는 픽셀들로 구성된 영역이 일정 크기 또는 기설정된 형상에 매칭되는 경우, 해당 영역은 얼굴을 포함하는 것으로 인식될 수 있다.

또는, 이미지 변환 엔진(121)은 이미지가 입력되면 얼굴(ex. 인간, 캐릭터 등의 얼굴)을 포함하는 영역을 식별하도록 훈련된 적어도 하나의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 인공지능 모델을 이용할 수도 있다. 본 인공지능 모델은, 얼굴을 포함하는 다양한 이미지를 통해 훈련된 모델일 수 있다.

상술한 바와 같이 얼굴을 포함하는 영역이 인식되면, 이미지 변환 엔진(121)은 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다(S220).

구체적으로, 이미지 변환 엔진(121)은 이미지 프레임의 가로축에 해당하는 x축 및 세로축에 해당하는 y축을 기준으로, 얼굴을 포함하는 영역의 2차원적 위치 정보를 식별할 수 있다.

또한, 이미지 변환 엔진(121)은, 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 비율을 기반으로 비율 정보를 식별할 수 있다. 여기서, 비율 정보는, 이미지 프레임의 전체 크기에 대한 얼굴 영역의 비율에 해당할 수도 있고, 이미지 프레임의 전체 해상도에 대한 얼굴 영역의 비율에 해당할 수도 있으며, 이미지 프레임 내 적어도 하나의 다른 객체에 대한 얼굴 영역의 비율에 해당할 수도 있다.

그리고, 이미지 변환 엔진(121)은, (편집을 위한) 인공지능 모델(115)에 매칭되는 위치 정보에 대한 식별된 위치 정보의 차이 및 인공지능 모델(115)에 매칭되는 비율 정보에 대한 식별된 비율 정보의 차이를 기반으로, 변환 정보를 생성할 수 있다.

여기서, 인공지능 모델(115)에 매칭되는 위치 정보는, 인공지능 모델(115)의 훈련에 이용된 적어도 하나의 이미지 내 얼굴의 위치에 따라 설정된 것일 수 있다.

또한, 인공지능 모델(115)에 매칭되는 비율 정보는, 인공지능 모델(115)의 훈련에 이용된 적어도 하나의 이미지 내 얼굴의 비율에 따라 설정된 것일 수 있다.

구체적으로, 이미지 변환 엔진(121)은 상술한 위치 정보/비율 정보의 차이가 줄어들거나 없어지도록 하는 변환 정보를 생성할 수 있다.

변환 정보는, 이미지 프레임의 크기, 가로세로 비율, 해상도, 얼굴을 포함하는 영역의 위치, 이미지 프레임 내 적어도 일부 영역의 크기 등 다양한 요소를 변경하기 위한 정보를 포함할 수 있다.

그리고, 이미지 변환 엔진(121)은 생성된 변환 정보를 이용하여 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다. 이 경우, 얼굴을 포함하는 이미지 프레임 외에 얼굴을 포함하지 않는 이미지 프레임 역시 동일한 변환 정보에 따라 변환될 수 있다.

한편, 이미지 변환 엔진(121)은 비디오 내 복수의 이미지 프레임을 둘 이상의 그룹으로 구분하고, 그룹 별로 독립적인 변환을 수행할 수도 있다.

일 실시 예로, 이미지 변환 엔진(121)은 복수의 이미지 프레임 각각에 포함된 얼굴의 위치 및 식별 정보 중 적어도 하나에 따라, 복수의 이미지 프레임을 제1 복수의 이미지 프레임(제1 그룹) 및 제2 복수의 이미지 프레임(제2 그룹)으로 구분할 수 있다.

이 경우, 이미지 변환 엔진(121)은 제1 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 제1 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다.

구체적으로, 이미지 변환 엔진(121)은 이미지 프레임 내 얼굴의 위치 정보 및 비율 정보를 인공지능 모델(115)에 매칭되는 위치 정보 및 비율 정보와 각각 비교하여 제1 변환 정보를 생성할 수 있다.

그리고, 이미지 변환 엔진(121)은 제1 변환 정보를 이용하여 제1 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다.

또한, 이미지 변환 엔진(121)은 제2 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 제2 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다.

구체적으로, 이미지 변환 엔진(121)은 이미지 프레임 내 얼굴의 위치 정보 및 비율 정보를 인공지능 모델(115)에 매칭되는 위치 정보 및 비율 정보와 각각 비교하여 제2 변환 정보를 생성할 수 있다.

그리고, 이미지 변환 엔진(121)은 제2 변환 정보를 이용하여 제2 복수의 이미지 프레임을 변환할 수 있다.

상술한 다양한 실시 예에 따라 비디오 내 복수의 이미지 프레임이 변환되면, 비디오 편집 엔진(122)은 변환된 복수의 이미지 프레임을 인공지능 모델(115)에 입력할 수 있다(S230).

이 경우, 비디오 편집 엔진(122)은 변환된 복수의 이미지 프레임과 함께 비디오 내 오디오 데이터를 함께 입력할 수 있다.

그 결과, 인공지능 모델(115)은 음성에 매칭되는 장면을 구성하는 이미지 프레임들을 선택하여 출력할 수 있다.

그리고, 비디오 편집 엔진(122)은 비디오 내에서 선택된 이미지 프레임들을 포함하는 타겟 시간 구간을 제외한 시간 구간(이미지 프레임들, 오디오 데이터)을 삭제할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 각 엔진의 구체적인 기능을 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 이미지 변환 엔진(121)은 얼굴 인식 엔진(121-1), 변환 정보 생성 엔진(121-2) 등을 포함할 수 있다.

얼굴 인식 엔진(121-1)은, 상술한 S210 단계와 같이, 비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나에 포함된 얼굴을 식별하기 위한 구성이다.

변환 정보 생성 엔진(121-2)은, 상술한 S220 단계와 같이, 이미지 프레임 내 얼굴 영역의 위치 정보 및 비율 정보 각각을 인공지능 모델(115)에 매칭되는 위치 정보 및 비율 정보를 비교하여 변환 정보를 생성하기 위한 구성이다.

구체적으로, 변환 정보 생성 엔진(121-2)은 입 모양을 식별하도록 훈련된 제1 인공지능 모델(115-1)에 매칭되는 위치 정보 및 비율 정보를 이용하여 변환 정보를 생성할 수 있다.

이미지 변환 엔진(121)은 변환 정보 생성 엔진(121-2)을 통해 생성된 변환 정보를 이용하여 복수의 이미지 프레임 각각을 변환할 수 있다.

도 3을 참조하면, 비디오 편집 엔진(122)은 입 모양 추출 엔진(122-1), 프레임 선택 엔진(122-2), 컷 편집 엔진(122-3) 등을 포함할 수 있다.

비디오 편집 엔진(122)은 편집을 위한 인공지능 모델(115)을 구성하는 하나 이상의 인공지능 모델(115-1, 2)을 이용할 수 있다.

입 모양 추출 엔진(122-1)은, 비디오를 구성하는 (변환된) 복수의 이미지 프레임 각각에 포함된 등장 인물의 입 모양을 식별하기 위한 구성이다.

일 예로, 입 모양 추출 엔진(122-1)은 등장 인물(ex. 사람, 캐릭터)의 입 모양을 식별하도록 훈련된 제1 인공지능 모델(115-1)을 활용할 수 있다.

제1 인공지능 모델(115-1)은, CNN(Convolutional Neural Network) 기반 모델로, 다양한 등장 인물의 입을 포함하는 훈련용 이미지를 통해 훈련된 것일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

프레임 선택 엔진(122-2)은, 비디오 내에서 등장 인물의 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하기 위한 구성이다.

일 예로, 프레임 선택 엔진(122)은, 입 모양 추출 엔진(121)을 통해 추출된 입 모양에 대한 정보 및 (비디오의) 오디오 데이터를 기반으로 등장 인물의 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는 제2 인공지능 모델(115-2)을 활용할 수 있다.

컷 편집 엔진(122-3)은, 비디오 내 적어도 하나의 시간 구간을 편집 내지는 제거하기 위한 구성이다.

일 예로, 컷 편집 엔진(122-3)은 비디오 내에서 프레임 선택 엔진(122-2)을 통해 선택된 이미지 프레임들을 포함하는 타겟 시간 구간을 식별하고, 비디오 내에서 타겟 시간 구간을 제외한 나머지 시간 구간을 모두 제거할 수 있다.

구체적으로, 컷 편집 엔진(122-3)은 타겟 시간 구간을 제외한 시간 구간에 포함되는 이미지 프레임 및 오디오 데이터를 제거함으로써, 편집된 비디오를 획득할 수 있다.

한편, 도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따라 이미지 프레임을 변환하는 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 4는 이미지 변환 엔진(121)의 동작의 일 예에 해당한다.

도 4를 참조하면, 이미지 변환 엔진(121)은 비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임(410) 내에서 얼굴 영역(411)을 인식할 수 있다.

그리고, 이미지 변환 엔진(121)은 이미지 프레임(410) 내 얼굴 영역(411)의 위치 정보 및 비율 정보를 식별할 수 있다.

여기서, 이미지 변환 엔진(121)은 얼굴 영역(411)의 위치 정보 및 비율 정보가 인공지능 모델(ex. 115-1)에 매칭되는 위치 정보 및 비율 정보가 되도록 이미지(410)를 변환할 수 있다.

그 결과, 변경된 얼굴 영역(421)을 포함하는 변환 이미지(420)가 획득될 수 있고, 본 이미지(420)는 인공지능 모델(115, 115-1, 115-2)의 입 모양 추출 내지는 프레임 선택에 적합한 상태로 이용될 수 있다.

한편, 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 변환된 복수의 이미지 프레임을 이용하여 편집을 수해하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5는, 상술한 비디오 편집 엔진(122)의 동작을 설명하기 위한 것이다.

도 5를 참조하면, 입 모양 추출 엔진(122-1)은, 제1 인공지능 모델(115-1)을 통해, 변환된 복수의 이미지 프레임 각각에 포함된 등장 인물의 입 모양을 이미지 프레임 별로 식별할 수 있다(S510).

입 모양 추출 엔진(122-1)은 다양한 형태로 입 모양에 대한 정보를 획득할 수 있다.

구체적으로, 입 모양 추출 엔진(122-1)은 이미지 프레임 별로 입을 포함하는 영역(부분 이미지)을 추출할 수 있다.

또한, 입 모양 추출 엔진(121)은 인식된 입 모양의 속성 정보를 추출할 수도 있다. 예를 들어, 입 모양 추출 엔진(121)은 입이 벌어진 정도, 입이 기울어진 방향, 입이 튀어나온 정도 등에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이를 위해, 다양한 모양의 입을 포함하는 훈련 이미지들을 통해 훈련된 제1 인공지능 모델(115-1)이 이용될 수 있다.

다만, 등장 인물의 입 내지는 얼굴이 포함되지 않은 이미지 프레임 내에서는 입 모양에 대한 정보가 추출되지 않을 수 있다. 이 경우, 입 모양에 대한 정보는 “없음”과 같은 형태로 정의될 수 있다.

프레임 선택 엔진(122-2)은, 입 모양 추출 엔진(122-1)을 통해 식별된 입 모양에 대한 정보 및 비디오의 오디오 데이터를 제2 인공지능 모델(115-2)에 입력하여, 비디오 내 음성과 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택할 수 있다(S520).

이 경우, 제2 인공지능 모델(115-2)은, 입 모양에 대한 정보 및 오디오 데이터의 시간 별 진폭에 따라, 비디오 내 복수의 이미지 프레임 중 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택할 수 있다.

일 예로, 제2 인공지능 모델(115-2)은 연속되는 이미지 프레임을 통해 구현되는 입 모양의 변화에 따라 각 이미지 프레임의 중요도를 판단할 수 있다.

구체적으로, 제2 인공지능 모델(115-2)은, 비디오 내 복수의 이미지 프레임 각각에 대하여, 이전 이미지 프레임과의 입 모양 차이에 따른 제1 중요도를 획득하는, 제1 모듈을 포함할 수 있다. 일 예로, 제1 모듈은, 이전 이미지 프레임과의 입 모양 차이가 큰 이미지 프레임일수록 제1 중요도를 더 크게 산출할 수 있다.

또한, 제2 인공지능 모델(115-2)은 오디오 데이터의 진폭 변화에 따라 단위 시간 구간 별 오디오 데이터의 중요도를 판단할 수도 있다.

구체적으로, 제2 인공지능 모델(115-2)은, 복수의 이미지 프레임 각각에 매칭되는 오디오 데이터의 (단위) 시간 구간 별로, 진폭에 따른 제2 중요도를 획득할 수 있다. 이미지 프레임에 매칭되는 단위 시간 구간이란, 비디오의 재생 시 이미지 프레임의 출력과 동시에 출력되는 오디오 데이터의 시간 구간을 의미한다.

일 예로, 이전 단위 시간 구간의 진폭과 비교하여 진폭 변화가 큰 단위 시간 구간일수록 제2 중요도가 더 크게 산출될 수도 있다.

여기서, 제2 중요도는, 비록 제1 중요도와 달리 이미지 프레임에 대하여 직접적으로 산출된 것은 아니기는 하나, 각 이미지 프레임에 매칭되는 오디오 데이터의 단위 시간 구간에 대하여 산출된 것이므로, 제2 중요도 역시 각 이미지 프레임의 중요도로 이해되어도 무방하다고 볼 수 있다.

그리고, 제2 인공지능 모델(115-2)은, 프레임별로 산출된 상술한 제1 중요도 및 제2 중요도를 활용하여 음성에 매칭되는 이미지 프레임을 하나 이상 선택할 수 있다.

구체적으로, 제2 인공지능 모델(115-2)은, 제1 중요도 및 제2 중요도를 활용하여 복수의 이미지 프레임 중 비디오 내 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는 제3 모듈을 포함할 수 있다.

일 실시 예로, 제3 모듈은, 연속되는 복수의 이미지 프레임 각각에 대한 제1 중요도의 제1 변화 패턴, 및 연속되는 복수의 이미지 프레임 각각에 대한 제2 중요도의 제2 변화 패턴을 기반으로, 복수의 이미지 프레임 중 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택할 수 있다.

이를 위해, 제3 모듈은, 훈련용 비디오의 편집(ex. 전문가에 의해 수행된 편집) 전후의 제1 중요도 및 제2 중요도 각각의 변화 패턴을 통해 훈련될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

한편, 제3 모듈은, 다양한 알고리즘을 기반으로 하나 이상의 이미지 프레임을 선택하도록 설계될 수 있다.

일 예로, 제3 모듈은, 프레임별로 제1 중요도와 제2 중요도를 합산하여 중요도를 획득할 수 있다.

이 경우, 제3 모듈은, 복수의 이미지 프레임 중 중요도가 가장 높은 메인 이미지 프레임이 포함된 연속된 이미지 프레임들을 선택할 수 있다. 여기서, 제3 모듈은, 선택된 이미지 프레임들에 대하여 중요도의 평균이 임계치(ex. 기설정된 값) 이상이 되도록, 이미지 프레임들을 선택할 수 있다.

또한, 제3 모듈은 제1 중요도 및 제2 중요도에 따라 하나 이상의 주요 이미지 프레임을 식별할 수도 있다. 주요 이미지 프레임은, 음성에 매칭되는 이미지 프레임으로 선택되어야 하는 이미지 프레임으로 정의될 수 있다.

예를 들어, 제3 모듈은 제1 중요도 및 제2 중요도 중 적어도 하나가 임계치 이상인 이미지 프레임들을 각각 주요 이미지 프레임으로 식별할 수 있다. 여기서, 임계치는 일정 값으로 기설정된 것일 수도 있고, 비디오 내 이미지 프레임들의 제1 중요도 또는 제2 중요도의 평균 값에 따라 설정된 것일 수도 있다. 일 예로, 제1 중요도가 평균 값보다 30% 이상 높은 이미지 프레임이 주요 이미지 프레임으로 식별될 수 있다.

또는, 제3 모듈은 제1 중요도 및 제2 중요도가 합산된 중요도가 임계치 이상인 이미지 프레임들을 각각 주요 이미지 프레임으로 식별할 수도 있다. 여기서, 임계치는 일정 값으로 기설정된 것일 수도 있고, 비디오 내 이미지 프레임들의 (합산된) 중요도의 평균 값에 따라 설정된 것일 수도 있다.

이렇듯 주요 이미지 프레임들이 식별되면, 제3 모듈은, 식별된 주요 이미지 프레임을 둘 이상 포함하는 연속된 이미지 프레임들을 선택할 수 있다.

이때, 선택된 (연속된) 이미지 프레임들 내에서, 주요 이미지 프레임 간의 간격은 임계 시간을 넘지 않을 수 있다. 여기서, 선택된 이미지 프레임들 내 첫 번째 이미지 프레임 또는 마지막 이미지 프레임은, 주요 이미지 프레임이거나 또는 적어도 하나의 주요 이미지 프레임으로부터 일정 시간 범위 내일 수도 있다.

상술한 바와 같이 제2 인공지능 모델(115-2)의 제3 모듈은, 제1 중요도 및 제2 중요도를 바탕으로 다양한 방식에 따라 하나 이상의 이미지 프레임을 선택할 수 있는 바, 상술한 실시 예들은 서로 저촉되지 않는 한 둘 이상이 결합되어 활용될 수도 있다.

한편, 상술한 제1 내지 제3 모듈은 각각 구분된 하나 이상의 신경망으로 구현될 수 있으며, 각각 독립적으로 훈련되었거나 및/또는 전체가 함께 훈련되었을 수 있다.

컷 편집 엔진(122-3)은 비디오 중 프레임 선택 엔진(122-2)을 통해 선택된 이미지 프레임들이 포함된 타겟 시간 구간을 제외한 시간 구간을 삭제할 수 있다(S530).

결과적으로, 음성에 매칭되는 장면만이 남겨진 편집된 비디오(선택된 이미지 프레임들, 선택된 이미지 프레임들과 매칭되는 오디오 데이터)가 획득될 수 있다.

편집된 비디오는, 앞서 이미지 변환 엔진(121)을 통해 변환된 상태인 이미지 프레임들로 구성될 수도 있고, 변환되지 않은 상태인 이미지 프레임들로 구성될 수도 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 각각의 이미지 프레임 및 오디오 데이터를 이용하여 시간 구간 별 중요도를 판단하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 프레임 선택 엔진(122-2)은 제2 인공지능 모델(115-2)을 통해 각 이미지 프레임(611, 612, 613, …)의 제1 중요도를 산출할 수 있다. 구체적으로, 프레임 선택 엔진(122-2)은 각 이미지 프레임의 이전 프레임과의 입 모양 차이를 기반으로 제1 중요도를 산출할 수 있다.

또한, 프레임 선택 엔진(122-2)은 제2 인공지능 모델(115-2)을 통해 각 이미지 프레임(611, 612, 613, …)과 매칭되는 각 (단위) 시간 구간(621, 622, 623)의 오디오 데이터마다 제2 중요도를 산출할 수 있다.

그리고, 프레임 선택 엔진(122-2)은 프레임별로 산출된 제1 중요도 및 제2 중요도를 활용하여, 비디오 내 복수의 이미지 프레임 중 음성에 매칭되는 이미지 프레임들을 선택할 수 있다.

구체적으로, 제2 인공지능 모델(115-2)의 상술한 제3 모듈은 제1 중요도 및 제2 중요도를 다양한 방식으로 활용하여 음성에 매칭되는 이미지 프레임들을 선택할 수 있다.

일 실시 예로, 제3 모듈은, 이미지 프레임들(611, 612, 613, …) 각각에 대하여 산출된 제1 중요도의 제1 변화 패턴, 및 이미지 프레임들에 매칭되는 시간 구간들(621, 622, 623, …) 각각에 대하여 산출된 제2 중요도의 제2 변화 패턴을 기반으로, 비디오 내 복수의 이미지 프레임 중 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택할 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 타겟 시간 구간을 제외한 시간 구간을 삭제하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 7는 도 6의 과정을 통해 비디오(610) 내에서 음성에 매칭되는 이미지 프레임들이 선택된 상황을 가정한다.

도 7을 참조하면, 컷 편집 엔진(122-3)은 비디오(610) 내에서 선택된 이미지 프레임들을 포함하는 타겟 시간 구간을 식별하고, 타겟 시간 구간을 제외한 시간 구간(이미지 프레임들, 오디오 데이터)을 삭제할 수 있다. 그 결과, 컷 편집 엔진(122-3)은 편집된 비디오(620)를 획득할 수 있다.

한편, 도 8은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 8을 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120) 외에 통신부(130), 사용자 입력부(140), 출력부(150) 등을 더 포함할 수 있다.

통신부(130)는 전자 장치(100)가 다양한 외부 장치와 데이터를 송수신하기 위한 구성으로, 통신을 위한 적어도 하나의 회로를 포함할 수 있다.

일 예로, 전자 장치(100)는 통신부(130)를 통해 연결된 적어도 하나의 외부 장치로부터 비디오를 수신하여, 수신된 비디오에 대하여 상술한 다양한 실시 예에 따른 제어 방법(이미지 변환, 컷 편집 등)을 수행할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 편집된 비디오를 다시 외부 장치로 전송할 수 있다.

통신부(130)는 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol), UDP(User Datagram Protocol), HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), HTTPS(Secure Hyper Text Transfer Protocol), FTP(File Transfer Protocol), SFTP(Secure File Transfer Protocol), MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 등의 통신 규약(프로토콜)을 이용하여 하나 이상의 외부 전자 장치와 다양한 정보를 송수신할 수 있다.

이를 위해, 통신부(130)는 유선 통신 및/또는 무선 통신을 통해 구현된 네트워크를 기반으로, 외부 장치와 연결될 수 있다. 이때, 통신부(130)는 외부 장치와 직접적으로 연결될 수도 있지만, 네트워크를 제공하는 하나 이상의 외부 서버(ex. ISP(Internet Service Provider))를 통해서 외부 전자 장치와 연결될 수도 있다.

네트워크는 영역 또는 규모에 따라 개인 통신망(PAN; Personal Area Network), 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등일 수 있으며, 네트워크의 개방성에 따라 인트라넷(Intranet), 엑스트라넷(Extranet), 또는 인터넷(Internet) 등일 수 있다.

무선 통신은 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), 5G(5th Generation) 이동통신, CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), GSM(Global System for Mobile Communications), DMA(Time Division Multiple Access), WiFi(Wi-Fi), WiFi Direct, Bluetooth, NFC(near field communication), Zigbee 등의 통신 방식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

유선 통신은 이더넷(Ethernet), 광 네트워크(optical network), USB(Universal Serial Bus), 선더볼트(ThunderBolt) 등의 통신 방식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

여기서, 통신부(130)는 상술한 유무선 통신 방식에 따른 네트워크 인터페이스(Network Interface) 또는 네트워크 칩을 포함할 수 있다. 한편, 통신 방식은 상술한 예에 한정되지 아니하고, 기술의 발전에 따라 새롭게 등장하는 통신 방식을 포함할 수 있다.

사용자 입력부(140)는 사용자 명령 또는 사용자 정보 등을 입력 받기 위한 구성이다.

전자 장치(100)가 스마트폰, 노트북 PC 등 사용자 단말로 구현된 경우, 사용자 입력부(140)는 터치 센서, 버튼, 카메라, 마이크, 키보드 등으로 구현될 수 있다.

전자 장치(100)가 데스크탑 PC인 경우, 사용자 입력부(140)는 키보드 또는 마우스 등 다양한 입력 인터페이스와 연결된 단자로 구현될 수 있다.

일 예로, 전자 장치(100)는 사용자 입력부(140)를 통해 수신된 사용자 명령에 따라 적어도 하나의 비디오에 대하여 상술한 제어 방법(이미지 변환, 컷 편집)을 수행할 수 있다.

출력부(150)는 다양한 정보를 출력하여 사용자에게 제공하기 위한 구성이다.

전자 장치(100)가 스마트폰 등의 사용자 단말로 구현된 경우, 출력부(150)는 디스플레이, 스피커, 이어폰/헤드셋 단자 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 출력부(150)를 통해 변환 전후 및/또는 편집 전후의 비디오를 시각적/청각적으로 제공할 수 있다.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 서로 저촉되지 않는 한 복수의 실시 예가 결합되어 구현될 수 있다.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다.

하드웨어적인 구현에 의하면, 본 개시에서 설명되는 실시 예들은 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛(unit) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.

일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상술한 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 시스템 내 각 장치에서의 처리동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions) 또는 컴퓨터 프로그램은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium)에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어 또는 컴퓨터 프로그램은 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 전자장치에서의 처리 동작을 상술한 특정 기기가 수행하도록 한다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

100: 전자 장치 110: 메모리
120: 프로세서

Claims

전자 장치에 있어서,
비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델이 저장된 메모리; 및
상기 메모리와 연결된 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는,
비디오를 구성하는 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에서 얼굴을 포함하는 영역을 식별하고,
상기 이미지 프레임 내 상기 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 복수의 이미지 프레임을 변환하고,
상기 변환된 복수의 이미지 프레임을 상기 적어도 하나의 인공지능 모델에 입력하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 이미지 프레임의 가로축에 해당하는 x축 및 세로축에 해당하는 y축을 기준으로, 상기 얼굴을 포함하는 영역의 2차원적 위치 정보를 식별하고,
상기 이미지 프레임 내 상기 얼굴을 포함하는 영역의 비율을 기반으로 비율 정보를 식별하고,
상기 인공지능 모델에 매칭되는 위치 정보에 대한 상기 식별된 위치 정보의 차이 및 상기 인공지능 모델에 매칭되는 비율 정보에 대한 상기 식별된 비율 정보의 차이를 기반으로, 변환 정보를 생성하고,
상기 생성된 변환 정보를 이용하여 상기 복수의 이미지 프레임을 변환하는, 전자 장치.
제2항에 있어서,
상기 인공지능 모델에 매칭되는 위치 정보는,
상기 인공지능 모델의 훈련에 이용된 적어도 하나의 이미지 내 얼굴의 위치에 따라 설정된 것이고,
상기 인공지능 모델에 매칭되는 비율 정보는,
상기 인공지능 모델의 훈련에 이용된 적어도 하나의 이미지 내 얼굴의 비율에 따라 설정된 것인, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 이미지 프레임 각각에 포함된 얼굴의 위치 및 식별 정보 중 적어도 하나에 따라, 상기 복수의 이미지 프레임을 제1 복수의 이미지 프레임 및 제2 복수의 이미지 프레임으로 구분하고,
상기 제1 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 제1 복수의 이미지 프레임을 변환하고,
상기 제2 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 제2 복수의 이미지 프레임을 변환하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델은,
이미지 프레임 내에서 입 모양을 식별하는 제1 인공지능 모델; 및
상기 제1 인공지능 모델을 통해 식별된 입 모양에 대한 정보 및 상기 비디오의 오디오 데이터를 기반으로, 상기 복수의 이미지 프레임 중 상기 비디오의 등장 인물의 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는, 제2 인공지능 모델;을 포함하는, 전자 장치.
제5항에 있어서,
상기 제2 인공지능 모델은,
상기 식별된 입 모양에 대한 정보 및 상기 오디오 데이터의 시간 별 진폭에 따라, 상기 복수의 이미지 프레임 중 상기 비디오 내 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는, 전자 장치.
제6항에 있어서,
상기 제2 인공지능 모델은,
상기 복수의 이미지 프레임 각각에 대하여, 이전 이미지 프레임과의 입 모양 차이에 따른 제1 중요도를 획득하는, 제1 모듈;
상기 복수의 이미지 프레임 각각에 매칭되는 오디오 데이터의 시간 구간 별로, 진폭에 따른 제2 중요도를 획득하는, 제2 모듈; 및
상기 제1 중요도 및 상기 제2 중요도에 따라, 상기 복수의 이미지 프레임 중 상기 비디오 내 음성에 매칭되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하는, 제3 모듈;을 포함하는, 전자 장치.
비디오 편집을 위한 적어도 하나의 인공지능 모델을 포함하는 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임 내에서 얼굴을 포함하는 영역을 식별하는 단계;
상기 이미지 프레임 내 상기 얼굴을 포함하는 영역의 위치 및 비율을 기반으로, 상기 복수의 이미지 프레임을 변환하는 단계; 및
상기 변환된 복수의 이미지 프레임을 상기 적어도 하나의 인공지능 모델에 입력하는 단계;를 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.