KR20230160153A - 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이의 제어 방법 Download PDF

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KR20230160153A KR1020220083211A KR20220083211A KR20230160153A KR 20230160153 A KR20230160153 A KR 20230160153A KR 1020220083211 A KR1020220083211 A KR 1020220083211A KR 20220083211 A KR20220083211 A KR 20220083211A KR 20230160153 A KR20230160153 A KR 20230160153A
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Abstract

전자 장치 및 이의 제어 방법이 개시된다. 본 개시에 따른 전자 장치는 사용자 촬영 영상이 저장된 메모리 및 사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임을 획득하고, 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별하고, 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득하고, 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득하고, 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득하고, 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득하고, 제1 아바타 이미지 및 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 하나 이상의 프로세서를 포함한다.

Description

전자 장치 및 이의 제어 방법 {ELECTRONIC APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}
본 개시는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 영상 데이터에 포함된 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득하는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
그래픽 기술이 발달하면서 2D를 넘어 3D 그래픽으로 실제 사람, 물체 등을 현실감 있게 표현할 수 있게 되었으며, 게임, 영화, 뉴스 등에서 3D 그래픽 이미지를 활용하여 사용자, 시청자에게 생동감 있는 오락 거리를 제공하거나 보다 이해하기 쉬운 직관적인으로 방법으로 정보를 전달하게 되었다.
3D 그래픽 기술 발전은 단순한 오락 거리 및 정보 전달에 그치지 않고 서버를 통한 온라인 네트워킹 기술과 접목되어 현실세계와 같은 사회, 경제, 문화 활동이 이루어지는 3D 가상 세계, 즉, 메타버스(Metaverse) 구현에 이르게 되었다.
여기서, 메타버스는 가상 현실보다 한 단계 더 진화한 개념으로 아바타를 이용한 오락 행위를 넘어 가상 공간 안에서 각자 자신의 아바타를 이용해 실제 현실 세계에서 이루어지는 다양한 활동을 하는 일체의 개념을 포괄한다. 온라인 가상 공간 안에서의 또 다른 세계가 존재하게 되는 것이다.
메타버스, 가상 현실 구현에 활용될 수 있는 기술로 실제 사람이나 물체를 촬영한 영상 데이터로부터 영상에 포함된 사람이나 물체의 동작이 그대로 매핑되어 반영되는 아바타, 애니메이션 이미지를 가상 공간 상에서 구현하는 것이 있다.
위와 같은 아바타, 애니메이션 데이터를 가상 공간 상에서 구현하기 위해서 사람의 얼굴, 상반신 등 신체의 일부가 아닌 신체 전체의 동작에 대한 특징 정보에 기초하여 가상 공간 상의 아바타, 애니메이션 이미지로 구현해낼 필요가 있다.
또한, 가상 공간 상의 아바타, 애니메이션 이미지를 생성하는 과정이 보다 효율적이고 간편하게 이루어지기 위해서는 사람이나 물체의 동작을 감지하기 위한 별도의 모션 센서(Motion sensor), 바디 수트(Body suit) 없이 실시간으로 촬영된 영상 데이터 또는 장치에 기 저장되어 있는 영상 데이터로부터 특징 정보를 추출하는 방식을 활용할 필요성이 있다.
따라서, 영상 데이터에 포함된 사람이나 물체의 동작에 대한 특징 정보를 추출하여 영상 데이터에 포함된 사람이나 물체에 대응되는 아바타, 애니매이션 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 생성하는 방식의 모색이 요청된다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 실시 예에 따른 전자 장치는, 사용자 촬영 영상이 저장된 메모리 및 상기 사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임을 획득하고, 상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별하고, 상기 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득하고, 상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득하고, 상기 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득하고, 상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고, 상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 상기 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고, 상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고, 상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고, 제1 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 제2 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 상기 제1 모션 생성 정보 및 상기 제2 모션 생성 정보는, 상이한 동작 제한(Motion Constraint) 정보를 포함할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별하고, 상기 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별하고, 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하고, 상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별하고, 상기 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별하고, 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보는 제1 모션 이미지를 포함하고, 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보는 제2 모션 이미지를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 모션 타입에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 식별하고, 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 모션 타입에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 식별하며, 상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제2 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 복수의 모션 타입 각각에 대응되는 기 정의된 아바타 모션 정보는, 상기 메모리 또는 외부 장치에 저장되며, 상기 프로세서는, 상기 기 정의된 모션 정보가 상기 외부 장치에 저장되는 경우, 상기 제1 모션 타입 및 상기 제2 모션 타입에 대한 정보를 상기 외부 장치로 전송하고, 상기 외부 장치로부터 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보 및 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 수신할 수 있다.
한편, 상기 전자 장치는, 디스플레이를 더 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 획득된 상기 가상 공간 이미지를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 획득하고, 상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 획득하고, 상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 제2 아바타 모션 이미지에 시간적 필터링(Temporal Filtering)을 적용하여 상기 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법에 있어서, 사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별하는 단계, 상기 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계, 상기 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계 및 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 제어 방법은, 상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계, 상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 상기 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계 및 상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 제어 방법은, 상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계, 상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계 및 제1 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 제2 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
한편, 상기 제1 모션 생성 정보 및 상기 제2 모션 생성 정보는, 상이한 동작 제한(Motion Constraint) 정보를 포함할 수 있다.
한편, 상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계는, 상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별하는 단계, 상기 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별하는 단계 및 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계는, 상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별하는 단계, 상기 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별하는 단계 및 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 단계는, 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하는 단계 및 상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보는 제1 모션 이미지를 포함하고, 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보는 제2 모션 이미지를 포함하고, 상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계는, 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 모션 타입에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 식별하는 단계 및 상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계는, 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 모션 타입에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 식별하는 단계 및 상기 제2 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 단계는, 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하는 단계 및 상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계는, 상기 기 정의된 모션 정보가 외부 장치에 저장되는 경우, 상기 제1 모션 타입 및 상기 제2 모션 타입에 대한 정보를 상기 외부 장치로 전송하고, 상기 외부 장치로부터 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보 및 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 제어 방법은, 상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 획득된 상기 가상 공간 이미지를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 제어 방법은, 상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하며, 상기 가상 공간 이미지를 획득하는 단계는, 상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 제2 아바타 모션 이미지에 시간적 필터링(Temporal Filtering)을 적용하여 상기 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
본 개시의 특정 실시 예의 양상, 특징 및 이점은 첨부된 도면들을 참조하여 후술되는 설명을 통해 보다 명확해질 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 복수의 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 복수의 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지 획득 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작과 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 획득된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작과 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 복수의 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지 획득 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 특징 정보를 보정하여 가상 공간 상의 아바타 이미지 획득 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작과 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.
덧붙여, 하기 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 개시의 기술적 사상의 범위가 하기 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 개시의 기술적 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소와 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다.
대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
실시 예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
한편, 도면에서의 다양한 요소와 영역은 개략적으로 그려진 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되지 않는다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시에 따른 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 복수의 사용자는 실제로 만나지 않고 각자의 공간(예: 집)에서 가상 공간 상으로의 온라인 접속을 통해 각자 자신의 아바타 이미지를 이용해 함께 운동을 할 수 있다.
사용자는 각자의 자신의 전자 장치(도 2, 200)의 화면(100-1, 100-2)에 표시된 코치의 운동 영상(101)을 보면서 코치의 운동 동작을 따라할 수 있다. 여기서, 전자 장치(200)는 전자 장치(200)의 화면(100-1, 100-2)에 코치의 운동 영상(101)뿐만 아니라 코치의 운동 영상을 따라하며 운동하는 사용자의 모습이 촬영된 영상(102-1, 102-2)이 함께 표시할 수 있다.
전자 장치(200) 또는 외부 장치는 코치의 운동 영상(101)과 사용자의 운동하는 모습이 촬영된 영상(102-1, 102-2)으로부터 영상에 포함된 사람의 동작의 특징 정보를 획득할 수 있고, 획득된 특징 정보에 기초하여 가상 공간 상의 아바타 이미지(111, 112-1, 112-2)를 생성할 수 있다. 전자 장치(200)는 생성된 아바타 이미지(111, 112-1, 112-2)를 화면에 표시할 수 있다.
따라서, 코치와 각 사용자는 가상 공산 상의 아바타 이미지(111, 112-1, 112-2)를 통해 다른 사용자의 동작을 서로 관찰하고 따라할 수 있으며, 코치도 각 사용자의 동작을 보면서 보다 세세하게 동작을 알려주고 교정할 수 있다.
위와 같이 전자 장치(200)는 영상 데이터에 포함된 오브젝트(예: 사람, 물체)의 동작에 대한 특징 정보를 획득하여 가상 공간 상의 아바타 이미지를 생성하고 화면에 표시할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작에 대한 특징 정보를 획득하여 가상 공간 상의 아바타 이미지를 생성하는 전자 장치(200)는, 예를 들어, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet Personal Computer), 랩탑 PC(laptop Personal Computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 모바일 의료기기, 웨어러블 장치(wearable device), 스마트 TV, IPTV, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 국한되는 것은 아니며, 전자 장치(200)는 서버 장치일 수 있다.
전자 장치(200)는 복수의 장치가 유/무선 통신 방식으로 연결된 시스템 장치로 이루어질 수 있으며, 다른 외부 기기와 연결되어 하나 이상의 기능 수행을 위한 동작을 할 수 있다.
전자 장치(200)가 포함하는 각 구성요소가 수행하는 동작을 도 2a 및 도 2b와 함께 구체적으로 설명한다.
도 2a는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(200)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2a를 참조하면, 전자 장치(200)는 메모리(210), 프로세서(220)를 포함할 수 있다.
메모리(210)는 각종 프로그램이나 데이터를 일시적 또는 비일시적으로 저장하고, 프로세서(220)의 호출에 따라서 저장된 정보를 프로세서(220)에 전달한다. 또한, 메모리(210)는, 프로세서(220)의 연산, 처리 또는 제어 동작 등에 필요한 각종 정보를 전자적 포맷으로 저장할 수 있다.
메모리(210)는, 예를 들어, 주기억장치 및 보조기억장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주기억장치는 롬(ROM) 및/또는 램(RAM)과 같은 반도체 저장 매체를 이용하여 구현된 것일 수 있다. 롬은, 예를 들어, 통상적인 롬, 이피롬(EPROM), 이이피롬(EEPROM) 및/또는 마스크롬(MASK-ROM) 등을 포함할 수 있다. 램은 예를 들어, 디램(DRAM) 및/또는 에스램(SRAM) 등을 포함할 수 있다. 보조기억장치는, 플래시 메모리(210) 장치, SD(Secure Digital) 카드, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD, Solid State Drive), 하드 디스크 드라이브(HDD, Hard Disc Drive), 자기 드럼, 컴팩트 디스크(CD), 디브이디(DVD) 또는 레이저 디스크 등과 같은 광 기록 매체(optical media), 자기테이프, 광자기 디스크 및/또는 플로피 디스크 등과 같이 데이터를 영구적 또는 반영구적으로 저장 가능한 적어도 하나의 저장 매체를 이용하여 구현될 수 있다.
메모리(210)는 복수의 영상 프레임을 포함하는 영상 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(210)는 복수의 영상 프레임에 포함된 오브젝트의 특징 정보를 저장할 수 있다. 여기서 오브젝트의 특징 정보는 오브젝트의 모션 정보 또는 오브젝트의 외형 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 메모리(210)는 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 획득된 모션 타입 또는 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 획득된 아바타 이미지를 저장할 수 있다. 메모리(210)는 오브젝트의 모션 타입에 대응되는 기 정의된 아바타 모션 정보, 기 정의된 아바타 모션 정보에 포함된 모션 이미지를 저장할 수 있다. 이외에 메모리(210)는 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 획득된 아바타 이미지를 보정/생성하는데 사용되는 시간적 필터링(Temporal Filtering) 정보, 동작 제한(Motion Constraint) 정보를 저장할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(220)(이하, 프로세서)는 전자 장치(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 구체적으로, 프로세서(220)는 상술한 바와 메모리(210)를 포함하는 전자 장치(200)의 구성과 연결되며, 상술한 바와 같은 메모리(210)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 전자 장치(200)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 특히, 프로세서(220)는 하나의 프로세서(220)로 구현될 수 있을 뿐만 아니라 복수의 프로세서(220)로 구현될 수 있다.
프로세서(220)는 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 임베디드 프로세서(220), 마이크(230)로 프로세서(220), 하드웨어 컨트롤 로직, 하드웨어 유한 상태 기계(hardware Finite State Machine, FSM), 디지털 신호 프로세서(220)(Digital Signal Processor, DSP) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.
한편, 본 개시에서 프로세서(220)는 디지털 신호를 처리하는 중앙처리장치 (central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(220)(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(220)(communication processor(CP)), ARM 프로세서(220) 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(220)(160)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형 태로 구현될 수도 있다. 프로세서(220)는 메모리(210)에 저장된 컴퓨터 실행가능 명령어(computer executable instructions)를 실행함으로써 다양한 기능을 수행할 수 있다. 뿐만 아니라, 프로세서(220)는 인공지능 기능을 수행하기 위하여, 별도의 AI 전용 프로세서(220)인 GPU(graphics-processing unit), NPU(Neural Processing Unit), VPU(Visual Processing UniT) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임을 획득할 수 있다. 여기서, 사용자 촬영 영상은 카메라(240)를 통해 실시간으로 획득되거나 메모리(210) 또는 외부 서버 장치(미도시)로부터 수신된 영상일 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별할 수 있다. 여기서, 모션 정보를 포함하는 오브젝트라 함은 복수의 프레임에 거쳐 특정 크기 이상의 모션을 가지는 오브젝트일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 이전 프레임 및 현재 프레임에서 오브젝트의 모션 벡터를 식별하고, 식별된 모션 벡터에 기초하여 특정 크기 이상의 모션을 가지는 오브젝트를 식별할 수 있다. 모션 정보는 오브젝트의 길이 변화, 각도 변화, 배치 변화 등 다양한 동작에 대한 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득하고, 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득하고, 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
제1 특징 정보는 제1 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 형태, 모양, 길이, 오브젝트에 포함된 꺾이는 부분의 각도, 오브젝트를 이루는 각 부분의 위치, 관절 위치, 꺾이는 부분 또는 특징적인 부분 중 적어도 하나에 정보를 포함할 수 있다. 제2 특징 정보는 제2 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 형태, 모양, 길이, 오브젝트에 포함된 꺾이는 부분의 각도, 오브젝트를 이루는 각 부분의 위치, 관절 위치, 꺾이는 부분 또는 특징적인 부분 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 제1 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 형태, 모양, 길이, 각도, 배치 등에 대한 정보에 기초하여 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 제1 아바타 이미지를 획득하고, 제2 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 형태, 모양, 길이, 각도, 배치 등에 대한 정보에 기초하여 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 제2 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 즉, 제1 아바타 이미지와 제2 아바타 이미지는 영상에 포함된 하나의 오브젝트의 동작 과정 중 서로 다른 시간 대에서의 순간적인 동작을 나타내는 아바타 이미지일 수 있다.
프로세서(220)는 제1 아바타 이미지 및 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 영상에 포함된 하나의 오브젝트의 서로 다른 시간 대에서의 순간적인 동작을 나타내는 제1 아바타 이미지와 제2 아바타 이미지에 기초하여 연속적인 동작으로 이루어진 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
도 2b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(200)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
마이크(230)는 소리를 획득하여 전기 신호로 변환하는 모듈을 의미할 수 있으며, 콘덴서 마이크(230), 리본 마이크(230), 무빙코일 마이크(230), 압전소자 마이크(230), 카본 마이크(230), MEMS(Micro Electro Mechanical System) 마이크(230)일 수 있다. 또한, 무지향성, 양지향성, 단일지향성, 서브 카디오이드(Sub Cardioid), 슈퍼 카디오이드(Super Cardioid), 하이퍼 카디오이드(Hyper Cardioid)의 방식으로 구현될 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 마이크(230)를 통해 실시간으로 음성을 획득할 수 있으며, 획득된 음성에 대응되는 오디오 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 획득된 오디오 정보와 영상 데이터에 기초하여 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지 및 아바타 이미지에 대응되는 오디오 데이터를 획득할 수 있다. 다만, 마이크(230)는 반드시 전자 장치(200)에 포함되는 것은 아니며, 프로세서(220)는 외부 장치에 구비된 마이크(230)를 통해 획득된 오디오 데이터를 외부 장치와 통신 연결을 수행하여 획득할 수 있다.
카메라(240)는 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라(240) 모듈은 하나 이상의 렌즈, 이미지 센서, 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 카메라(240)로 오브젝트(예: 사람, 물체)를 촬영하여 영상 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 획득된 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 다만, 전자 장치(200)는 반드시 카메라(240)를 포함하는 것은 아니며, 프로세서(220)는 오브젝트를 촬영할 수 있는 카메라(240)를 구비한 별도의 외부 전자 장치(200)와 유/무선 방식으로 연결되어 오브젝트를 촬영한 영상 데이터를 획득할 수 있다.
통신 인터페이스(250)는 무선 통신 인터페이스, 유선 통신 인터페이스 또는 입력 인터페이스를 포함할 수 있다. 무선 통신 인터페이스는, 무선 통신 기술이나 이동 통신 기술을 이용하여 각종 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 이러한 무선 통신 기술로는, 예를 들어, 블루투스(Bluetooth), 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy), 캔(CAN) 통신, 와이 파이(Wi-Fi), 와이파이 다이렉트(Wi-Fi Direct), 초광대역 통신(UWB, ultrawide band), 지그비(zigbee), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association) 또는 엔에프씨(NFC, Near Field Communication) 등이 포함될 수 있으며, 이동 통신 기술 로는, 3GPP, 와이맥스(Wi-Max), LTE(Long Term Evolution), 5G 등이 포함될 수 있다. 무선 통신 인터페이스는 전자기파를 외부로 송신하거나 또는 외부에서 전달된 전자기파를 수신할 수 있는 안테나, 통신 칩 및 기판 등을 이용하여 구현될 수 있다.
유선 통신 인터페이스는 유선 통신 네트워크를 기반으로 각종 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 유선 통신 네트워크는, 예를 들어, 페어 케이블, 동축 케이블, 광섬유 케이블 또는 이더넷(Ethernet) 케이블 등 물리적인 케이블을 이용하여 구현될 수 있다.
무선 통신 인터페이스 및 유선 통신 인터페이스는 실시 예에 따라 어느 하나가 생략될 수도 있다. 따라서, 전자 장치(200)는 무선 통신 인터페이스 만을 포함하거나 유선 통신 인터페이스 만을 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 전자 장치(200)는 무선 통신 인터페이스에 의한 무선 접속과 유선 통신 인터페이스에 의한 유선 접속을 모두 지원하는 통합된 통신 인터페이스(250)를 구비할 수도 있다.
전자 장치(200)는 한 가지 방식의 통신 연결을 수행하는 한 개의 통신 인터페이스(250)를 포함하는 경우에 국한되지 않고, 복수의 통신 인터페이스(250)를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 통신 인터페이스(250)를 통해 실외 또는 실내에 있는 다양한 외부 전자 장치(200) 또는 서버와 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(220)는 통신 인터페이스(250)를 통해 외부 전자 장치(200) 또는 서버와 통신 연결을 수행하여 영상 데이터, 영상 데이터에 포함된 영상 프레임, 영상 프레임에 포함된 오브젝트의 특징 정보 또는 모션 정보, 기 정의된 아바타 모션 정보, 기 정의된 아바타 모션 정보에 포함된 모션 이미지, 시간적 필터링 정보, 동작 제한 정보 또는 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지 중 적어도 하나를 외부 전자 장치(200) 또는 서버에 전송하거나 외부 전자 장치(200) 또는 서버로부터 수신할 수 있다. 다만, 이에 국한되지 않고 프로세서(220)는 통신 인터페이스(250)를 통해 외부 전자 장치(200) 또는 서버와 통신 연결을 수행하여 가상 공산 상 이미지 및 오디오 구현에 필요한 데이터를 전송하거나 외부 전자 장치(200) 또는 서버로부터 수신할 수 있다.
디스플레이(260)는 LCD(Liquid Crystal Display) 패널, OLED(Organic Light Emitting Diodes) 패널, AM-OLED(Active-Matrix Organic Light-Emitting Diode), LcoS(Liquid Crystal on Silicon), QLED(Quantum dot Light-Emitting Diode) 및 DLP(Digital Light Processing), PDP(Plasma Display Panel) 패널, 무기 LED 패널, 마이크(230)로 LED 패널 등 다양한 종류의 디스플레이(260) 패널을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 한편, 디스플레이(260)는 터치 패널과 함께 터치스크린을 구성할 수도 있으며, 플렉서블(flexible) 패널로 이루어질 수도 있다.
프로세서(220)는 영상 프레임에 포함된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지 및 제2 아바타 이미지에 기초하여 획득한 가상 공간 이미지를 표시하도록 디스플레이(260)를 제어할 수 있다.
상술한 바와 같이 프로세서(220)는 전자 장치(200)에 포함된 다양한 구성 요소 또는 외부 장치를 통해 영상 프레임에 포함된 오브젝트의 특징 정보를 식별하고, 식별된 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지가 포함된 가상 공간 이미지를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 생성된 가상 공간 이미지를 메모리(210)에 저장하거나 서버와 같은 외부 장치로 전송하거나 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다.
프로세서(220)가 영상에 포함된 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 획득하는 구체적인 과정은 도 3 내지 6과 함께 자세히 설명한다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 복수의 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 프로세서(220)는 적어도 하나의 영상 프레임(310)에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트(310-1) 및 제2 오브젝트(310-2)를 식별할 수 있다. 여기서 제1 오브젝트(310-1)와 제2 오브젝트(310-2)는 서로 다른 사람 또는 물체일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 실시간으로 촬영되거나 기 저장된 영상으로부터 복수의 영상 프레임을 획득하고 복수의 영상 프레임을 통해 획득된 모션 벡터에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트(310-1) 및 제2 오브젝트(310-2)를 식별할 수 있다.
프로세서(220)는 제1 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 제2 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 영상 프레임과 제2 영상 프레임은 하나의 영상 데이터에 포함된 서로 다른 영상 프레임일 수 있다. 예를 들어, 제1 영상 프레임 및 제2 영상 프레임은 상이한 타임 스탬프를 가지는 프레임일 수 있다. 여기서, 특징 정보는 오브젝트의 형태, 모양, 길이, 오브젝트에 포함된 꺾이는 부분의 각도, 오브젝트를 이루는 각 구성의 위치, 관절 위치, 꺾이는 부분, 특징적인 부분 등에 대한 정보일 수 있다.
프로세서(220)는 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보에 기초하여 제1 오브젝트(310-1)에 대응되는 아바타 이미지(320-1)를 획득하고, 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보에 기초하여 제2 오브젝트(310-2)에 대응되는 아바타 이미지(320-2)를 획득할 수 있다.
제1 추출 방식과 제2 추출 방식은 영상 프레임으로부터 오브젝트의 특징 정보를 추출하는 서로 상이한 방식일 수 있다. 예를 들어, 제1 추출 방식은 오브젝트의 관절, 마디 등을 특징 점으로 식별하여 오브젝트의 특징 정보를 추출하는 방식일 수 있고, 제2 추출 방식은 오브젝트의 외곽선, 신체 일부 특징 등을 특징 점으로 식별하여 오브젝트의 특징 정보를 추출하는 방식일 수 있다.
이와 같이 프로세서(220)가 영상 프레임에 포함된 서로 다른 오브젝트(310-1, 310-2)에 대해 서로 다른 추출 방식으로 오브젝트의 특징 정보를 추출하는 경우, 복수의 오브젝트(310-1, 310-2)가 사람, 동물, 기계, 기타 물체 등 서로 다른 종류의 오브젝트(310-1, 310-2)로 이루어진 경우 각 오브젝트의 고유한 특징에 맞는 특징 정보 추출 방식을 활용하여 보다 정확한 특징 정보를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(220)는 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트(310-1) 및 제2 오브젝트(310-2)가 식별되면, 제1 영상 프레임에서 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보 및 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보를 획득하고, 제2 영상 프레임에서 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보 및 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(220)는 제1 모션 생성 정보에 기초하여 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지(320-1)를 획득하고, 제2 모션 생성 정보에 기초하여 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지(320-2)를 획득할 수 있다. 여기서 제1 모션 생성 정보 및 제2 모션 생성 정보는, 상이한 동작 제한(Motion Constraint) 정보를 포함할 수 있다. 동작 제한 정보란 오브젝트가 실제로 움직일 수 있는 각도, 길이 등에 대한 정보일 수 있다. 일 예에 따라 오브젝트의 타입, 오브젝트의 형상, 크기 등에 기초하여 상이한 동작 제한 정보가 기 설정될 수 있다. 예를 들어, 오브젝트가 사람인 경우 사람의 팔은 안으로만 굽을 수 있으며 펴지는 각도는 최대 180도이므로, 이와 같은 동작 제한 정보를 기초로 사람에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 또는 동일한 타입의 오브젝트(예를 들어, 사람)라도, 오브젝트의 프로필(성별, 추정 나이 등)에 따라서 상이한 동작 정보가 기 설정될 수도 있다. 이외에도 동작 제한 정보는 각 사람, 동물의 종류 별 사지를 움직일 수 있는 각도, 머리를 움직일 수 있는 각도, 날개를 움직일 수 있는 각도, 최대로 뻗거나 펼칠 수 있는 신체의 길이, 최소로 접거나 굽힐 수 있는 신체의 길이 등에 대한 정보일 수 있다. 그 밖에 동작 제한 정보는, 가상 공간 이미지의 배경 공간 타입, 현재 컨텍스트(예를 들어, 시간, 주변 환경 정보 등)에 따라서도 상이하게 설정되어 있을 수 있다.
상술한 바와 같이 각 오브젝트 별로 상이한 모션 생성 정보에 기초하여 아바타 이미지를 획득함으로써 오브젝트가 서로 다른 종류의 사람, 동물, 물체 등으로 이루어진 경우 각 오브젝트의 특성에 맞는 보다 정확한 가상 공간 이미지를 획득할 수 있는 효과를 가지게 된다.
상술한 바와 같이 영상 프레임에 복수의 오브젝트(310-1, 310-2)가 포함되어 있는 경우, 프로세서(220)는 각 오브젝트(310-1, 310-2) 별로 상이한 특징 정보 추출 방식을 적용하거나 상이한 모션 생성 정보에 기초하여 아바타 이미지를 획득함으로써 복수의 오브젝트 각각에 대응되는 보다 실제 모습에 정확하게 부합되는 가상 공간 이미지를 획득하여 구현할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 복수의 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지 획득 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 프로세서(220)는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트를 식별할 수 있다(410).
프로세서(220)는 영상 프레임에 포함된 제1 오브젝트와 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득할 수 있다(420). 여기서, 프로세서(220)는 제1 오브젝트(310-1)의 특징 정보를 획득하는 과정(420-1)과 제2 오브젝트(310-2)의 특징 정보를 획득하는 과정(420-2)을 서로 다른 방식으로 수행함으로써 각 오브젝트(310-1, 310-2)의 특징, 성격에 더욱 부합하는 방식으로 특징 정보를 추출하여 획득할 수 있다.
프로세서(220)는 각 오브젝트(310-1, 310-2)의 모션 생성 정보에 기초하여 각 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다(430). 여기서, 프로세서(220)는 제1 오브젝트(310-1)와 제2 오브젝트(310-2)는 서로 다른 모션 생성 정보에 기초하여 제1 오브젝트(310-1)와 제2 오브젝트(310-2)에 대응되는 제1 아바타 이미지와 제2 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 따라서, 프로세서(220)는 각 오브젝트(310-1, 310-2)의 종류, 특징, 성격에 기초하여 실제 모습에 더욱 부합하는 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(220)는 획득한 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 메모리(210)에 저장하거나, 서버와 같은 외부 장치로 전송하거나, 디스플레이(260) 상에 표시되도록 디스플레이(260)를 제어할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작과 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 아바타 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(220)는 실시간으로 촬영되거나 기 저장된 영상으로부터 복수의 영상 프레임에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 영상 프레임(510-1, 510-2, 510-3)에 포함된 오브젝트(510)를 식별할 수 있다. 프로세서(220)는 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보에 기초하여 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별할 수 있다. 프로세서(220)는 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(220)는 메모리(210) 또는 외부 장치에 데이터 베이스로 구축된 기 정의된 아바타 모션 정보(520)에 기초하여 제1 아바타의 모션 정보 (530)를 획득할 수 있다.
프로세서(220)는 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보에 기초하여 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별할 수 있다. 프로세서(220)는 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별할 수 있다.
여기서, 모션 타입은 오브젝트가 취할 수 있는 다양한 동작(또는 포즈) 중 하나를 나타낼 수 있다. 다양한 동작(또는 포즈)는 연속적인 동작 또는 정지 동작 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 모션 타입은 제1 영상 프레임(510-1)으로부터 식별된 제1 자세이고, 제2 모션 타입은 제2 영상 프레임(510-3)으로부터 식별된 제2 자세일 수 있다.
기 정의된 아바타 모션 정보는 오브젝트의 다양한 동작을 나타내는 기 정의된 정보 일 수 있다. 예를 들어, 모션 정보는 아바타의 타입, 외형 등에 따라 기 설정된 다양한 모션 타입에 대한 정보(예를 들어 모션 벡터 등과 같이 모션 타입을 나타낼 수 있는 정보)를 포함하거나, 또는 모션 타입에 대응되는 가상 공간 상 모션 이미지를 포함하는 정보일 수 있다. 다만, 모션 정보가 포함하는 정보는 이에 국한되지 않고 오브젝트의 동작, 형태에 관한 다양한 정보를 포함할 수 있다.프로세서(220)는 제1 영상 프레임(510-1)으로부터 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 제1 아바타 모션 정보(530-1) 및 제2 영상 프레임(510-3)으로부터 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 제2 아바타 모션 정보(530-3)를, 데이터 베이스로 구축된 기 정의된 아바타 모션 정보(520)로부터 획득할 수 있다. 여기서, 기 정의된 제1 아바타 모션 정보(530-1)는 제1 모션 이미지를 포함하고, 기 정의된 제2 아바타 모션 정보(530-3)는 제2 모션 이미지를 포함하는 형태일 수 있다.
일 예에 따라 프로세서(220)는 식별된 오브젝트의 모션 타입에 대응되는 모션 정보를 식별하고, 오브젝트의 모션 정보와의 유사도가 기 설정된 값 이상인 아바타 모션 정보를 오브젝트의 모션 정보에 대응되는 아바타 모션 정보로 식별할 수 있다. 프로세서(220)는 오브젝트의 모션 정보와의 유사도가 기 설정된 값 이상인 아바타 모션 정보가 메모리(210) 또는 외부 장치에 저장된 데이터 베이스에 존재하지 않는 경우, 해당 오브젝트의 모션 정보에 대응되는 아바타 모션 정보를 다른 방식으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트의 모션 정보 또는 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 아바타 이미지를 생성할 수 있다.
복수의 모션 타입 각각에 대응되는 기 정의된 아바타 모션 정보는, 메모리(210) 또는 외부 장치에 저장될 수 있다. 프로세서(220)는 기 정의된 모션 정보가 외부 장치에 저장되는 경우, 통신 인터페이스(250)를 통해 외부 장치와 통신 연결을 수행하여 제1 모션 타입 및 제2 모션 타입에 대한 정보를 서버와 같은 외부 장치로 전송하고, 외부 장치로부터 기 정의된 제1 아바타 모션 정보 및 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 수신할 수 있다.
상술한 바와 같이, 프로세서(220)는 아바타의 모션 타입에 대응되는 기 정의된 아바타 모션 정보를 식별하고, 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 아바타 이미지를 획득함으로써 보다 표준적이고 정확한 동작을 취하는 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
일 예에 따라 프로세서(220)는 제1 아바타 모션 이미지 및 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 제1 아바타 이미지(530-1)를 획득할 수 있고, 제2 아바타 모션 이미지 및 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 제2 아바타 이미지(530-3)를 획득할 수 있다. 여기서, 오브젝트에 대한 정보는 아바타 모션 이미지의 외형을 생성할 수 있는 사용자 성별, 나이, 키, 체형, 의상, 악세사리 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(220)는 제1 영상 프레임(510-1)으로부터 획득된 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 영상 프레임(510-3)으로부터 획득된 제2 아바타 이미지(530-3)에 기초하여 제1 영상 프레임(510-1) 및 제2 영상 프레임(510-3) 사이의 영상 프레임(510-2)에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)에 기초하여 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)의 중간 아바타 이미지(530-2)를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 제1 아바타 이미지(530-1), 제2 아바타 이미지(530-3) 및 중간 아바타 이미지(530-2)에 기초하여 최종 아바타 이미지를 포함한 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
여기서, 중간 아바타 이미지(530-2)는 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)의 중간 동작을 나타내는 아바타 이미지일 수 있다. 예를 들어, 제1 아바타 이미지(530-1)가 제1 자세를 취하는 이미지 이고, 제2 아바타 이미지(530-3)가 제2 자세를 취하는 이미지인 경우, 중간 아바타 이미지(530-2)는 제1 자세 및 제2 자세 의 중간 동작을 나타내는 이미지일 수 있다. 여기서, 중간 아바타 이미지(530-2)가 갖는 팔의 각도는 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)의 중간 정도 각도일 수 있고, 다리가 굽혀진 정도 또한 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)의 중간 정도일 수 있다.
프로세서(220)는 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)의 중간 동작을 나타내는 중간 아바타 이미지(530-2)를 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)에 대응되는 특징 정보를 선형 보간하거나 특징 정보에 시간적 필터링(Temporal Filtering)을 적용하여 수행하여 획득할 수 있다.
상술한 바와 같이 프로세서(220)는 중간 아바타 이미지(530-2)를 획득한 후, 제1 아바타 이미지(530-1), 제2 아바타 이미지(530-3) 및 중간 아바타 이미지(530-2)에 기초하여 보다 자연스럽고 실제 오브젝트의 동작에 정확하게 대응되는 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작과 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(220)는 영상에서 오브젝트를 식별할 수 있다(610). 프로세서(220)는 오브젝트의 모션 타입을 식별할 수 있다(620). 여기서, 프로세서(220)는 특정 영상 프레임에 포함된 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별할 수 있고(620-1), 프로세서(220)는 특정 영상 프레임과 다른 영상 프레임에 포함된 위 오브젝트와 동일한 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별할 수 있다(620-2).
프로세서(220)는 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별할 수 있다(630-1). 프로세서(220)는 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별할 수 있다(630-2).
프로세서(220)는 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 제1 아바타 이미지(530-1)를 획득하고(640-1), 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 제2 아바타 이미지(530-3)를 획득할 수 있다(640-2). 프로세서(220)는 제1 아바타 이미지(530-1)와 제2 아바타 이미지(530-3)의 중간 동작을 나타내는 중간 아바타 이미지(530-2)를 획득할 수 있다(650). 프로세서(220)는 제1 아바타 이미지(530-1), 제2 아바타 이미지(530-3) 및 중간 아바타 이미지(530-2)에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하고(660), 최종 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(220)는 획득한 가상 공간 이미지를 메모리(210)에 저장하거나, 서버와 같은 외부 장치로 전송하거나, 디스플레이(260) 상에 표시되도록 디스플레이(260)를 제어할 수 있다.
상술한 바와 같은 프로세서(220)가 영상 프레임에 포함된 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지 및 가상 공간 이미지를 획득하는 동작이 적용될 수 있는 다양한 실시 예를 도 7 내지 9를 통해 설명한다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(200)는 복수의 사용자 및 코치가 운동하는 모습을 카메라(240)로 촬영한 영상(710, 720)을 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득된 영상(710, 720)에 포함된 복수의 사용자 및 코치의 동작에 대한 특징 정보를 추출/식별하여 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지(730)를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득된 가상 공간 이미지(730)를 표시하도록 디스플레이(260)를 제어함으로써 복수의 사용자와 코치에게 현재 접속 중인 여러 사람이 어떤 동작을 취하고 있는지 실시간으로 관찰할 수 있다.
따라서, 복수의 사용자는 서로의 동작을 관찰하면서 보다 정확한 동작을 취할 수 있고, 코치 또한 복수의 사용자가 현재 취하는 동작을 세세하게 관찰하고 교정해줌으로써 실제로 한 공간에서 운동을 하는 것과 같은 효과를 가질 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
전자 장치(200)는 콘서트 현장에서 무대에서 퍼포먼스 중인 가수들과 관중석의 관중을 카메라(240)로 촬영한 영상(810)을 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득된 영상 데이터에 포함된 퍼포먼스 중인 가수들과 관중석의 관중의 동작 대한 특징 정보를 추출/식별하여 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지(820, 830)를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 가상 공간 이미지(820, 830)를 표시하도록 디스플레이(260)를 제어함으로써 가수들과 관중들에게 각자 자신만의 공간(예: 집)에서 실제로 콘서트 현장에서 여러 사람들과 함께 가수들의 공연을 관람하는 것과 같은 가상 공간 상의 체험을 제공할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 기초하여 생성된 가상 공간 상의 아바타 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
전자 장치(200)는 강의실에서 수업 중인 선생님을 카메라(240)로 촬영한 영상(910, 930)을 획득할 수 있다. 여기서, 전자 장치가 카메라(240)로 촬영하여 획득한 영상은 선생님뿐만 아니라 학생들을 촬영한 모습을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득된 영상(910, 930)에 포함된 선생님의 동작 대한 특징 정보를 추출/식별하여 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지(920, 940)를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 가상 공간 이미지(920, 940)를 표시하도록 디스플레이(260)를 제어함으로써 선생님과 학생들이 각자 자신만의 공간(예: 집)에서 실제로 강의실에서 수업을 듣는 것과 같은 가상 공간 상의 체험을 제공할 수 있다.
이하에서는 본 개시에 따른 전자 장치(200)의 동작의 전체적 흐름에 대한 실시 예를 도 10 내지 13을 통해 설명한다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 복수의 오브젝트에 대응되는 가상 공간 상의 아바타 이미지 획득 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
전자 장치(200)는 영상 데이터(1000)로부터 가상 공산 상의 아바타 이미지(1100)를 획득할 수 있다.
전자 장치(200)는 카메라(240)로부터 촬영되거나 메모리(210) 또는 외부 장치에 기 저장된 영상 데이터(1000)를 영상 데이터 디코더에 입력하여 영상 프레임 정보를 획득할 수 있다(S1010). 전자 장치(200)는 획득된 영상 프레임에 포함된 오브젝트를 식별할 수 있다(S1020). 전자 장치(200)는 영상 프레임에 포함된 제1 오브젝트의 특징 정보를 식별할 수 있고(S1030-1), 영상 프레임에 포함된 제2 오브젝트의 특징 정보를 식별할 수 있다(S1030-2).
전자 장치(200)는 제1 오브젝트에 대응되는 자연스러운 모션을 생성하여 제1 아바타 이미지를 획득할 수 있다(S1040-1). 전자 장치(200)는 제2 오브젝트에 대응되는 자연스러운 모션을 생성하여 제2 아바타 이미지를 획득할 수 있다(S1040-2). 여기서, 전자 장치(200)는 실제에 부합하는 모션 생성을 위해 시간적 필터링 또는 동작 제한 정보를 기초로 모션을 생성하고 아바타 이미지를 획득할 수 있고, 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
전자 장치(200)는 획득된 제1 아바타 이미지, 제2 아바타 이미지 및 가상 공간 이미지에 대한 후처리를 할 수 있다(S1050-1, S1050-2). 여기서 후처리는 이미지 인코딩, 압축 등을 포함할 수 있다.
전자 장치(200)는 후처리 된 가상 공간 이미지를 메모리(210)에 저장하거나 서버와 같은 외부 장치로 전송할 수 있다. 이외에 프로세서(220)는 가상 공간 이미지를 표시하도록 디스플레이(260)를 제어할 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 특징 정보를 보정하여 가상 공간 상의 아바타 이미지 획득 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(200)는 영상 데이터(1000)를 영상 데이터 디코더에 입력하여 영상 프레임에 대한 정보를 획득할 수 있다(S1110). 전자 장치(200)를 획득된 영상 프레임을 전처리 할 수 있다(S1120). 여기서, 전처리는 영상 프레임 리사이징, 멀티 프레임 추출 등을 포함할 수 있다.
전자 장치(200)는 전처리 된 영상 프레임에 포함된 오브젝트를 식별할 수 있다(S1130). 전자 장치(200)는 식별된 오브젝트의 특징 정보를 추출/식별할 수 있다(S1140). 전자 장치(200)를 추출/식별된 오브젝트의 특징 정보를 보정하거나 가공하여 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지f 획득할 수 있다(S1150). 이 때 전자 장치(200)는 특징 정보를 보정하거나 가공할 때 시간적 필터링 정보 또는 동작 제한 정보를 활용할 수 있다. 전자 장치(200)는 시간적 필터링 정보 또는 동작 제한 정보를 활용하여 특징 정보를 보정하거나 가공함으로써 보다 실제 모습에 부합하는 자연스러운 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
전자 장치(200)는 획득된 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 후처리 할 수 있다(S1160). 전자 장치(200)는 후처리 된 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 메모리(210)에 저장하거나 서버와 같은 외부 장치로 전송하거나 화면에 표시하도록 디스플레이(260)를 제어할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 영상 데이터에 포함된 오브젝트의 동작과 기 정의된 아바타 모션 정보에 기초하여 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 전자 장치(200)는 영상 데이터(1000)를 영상 데이터 디코더에 입력하여 영상 프레임에 대한 정보를 획득할 수 잇다(S1210). 전자 장치(200)를 획득된 영상 프레임을 전처리 할 수 있다(S1220).
전자 장치(200)는 전처리 된 영상 프레임에 포함된 오브젝트를 식별할 수 있다(S1230). 전자 장치(200)는 식별된 오브젝트의 특징 정보를 추출/식별할 수 있다(S1240). 전자 장치(200)는 식별된 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 오브젝트의 모션을 분류 할 수 있다(S1250). 여기서 분류되는 모션의 종류는 오브젝트가 취할 수 있는 다양한 동작의 종류를 의미할 수 있다. 예를 들어, 두 팔을 벌리고 쪼그려 앉는 자세, 차렷 자세, 뛰는 자세 등 다양한 동작이 모션의 종류 또는 동작의 종류를 구성할 수 있다. 전자 장치(200)는 분류된 오브젝트의 모션 정보에 기초하여 오브젝트의 모션 정보 또는 특징 정보가 기 정의된 아바타 이미지 데이터 베이스(1050)에 포함된 기 정의된 아바타 모션 정보 또는 기 정의된 아바타 이미지 정보에 대응되는지 여부를 식별할 수 있다(S1260). 전자 장치(200)는 오브젝트의 모션 정보 또는 특징 정보에 대응되는 것으로 식별된 기 정의된 아바타 모션 정보 또는 기 정의된 아바타 이미지 정보에 기초하여 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 동작 과정을 나타내는데 필요한 모션을 생성하여 중간 아바타 이미지를 획득할 수 있다(S1270). 전자 장치(200)는 회득된 아바타 이미지와 중간 아바타 이미지에 기초하여 전체 동작 과정을 나타내는 최종 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다.
전자 장치(200)는 최종 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 후처리 할 수 있다(S1280).
전자 장치(200)는 전자 장치(200)는 후처리 된 아바타 이미지를 포함하는 가상 공간 이미지를 메모리(210)에 저장하거나 서버와 같은 외부 장치로 전송하거나 화면에 표시하도록 디스플레이(260)를 제어할 수 있다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(200)의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 본 개시에 따른 전자 장치(200)는 영상 디코더를 통해 사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임을 획득할 수 있다(S1310). 여기서 영상은 카메라(240)를 통해 촬영된 실시간 영상일 수도 있지만, 이에 국한되지 않고 사전에 촬영되어 메모리(210) 또는 외부 장치에 저장되어 있던 영상일 수도 있다.
전자 장치(200)는 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별할 수 있다(S1320). 여기서, 모션 정보는 오브젝트의 동작에 대한 정보일 수 있고, 오브젝트의 동작에 대한 특징 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 제1 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득할 수 있다.
전자 장치(200)는 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득할 수 있다(S1330). 전자 장치(200)는 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득할 수 있다(S1340). 전자 장치(200)는 제2 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득할 수 있다. 여기서 제1 특징 정보는 식별된 오브젝트의 형태, 모양, 길이, 오브젝트에 포함된 꺾이는 부분의 각도, 오브젝트를 이루는 각 구성의 위치, 관절 위치, 꺾이는 부분, 특징적인 부분 등에 대한 정보일 수 있다.
전자 장치(200)는 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득할 수 있다(S1350). 전자 장치(200)는 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득할 수 있다(S1360). 전자 장치(200)는 제1 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 제1 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 제2 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 제2 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전자 장치(200)는 제1 모션 생성 정보에 기초하여 제1 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 제2 모션 생성 정보에 기초하여 제2 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 모션 생성 정보 및 제2 모션 생성 정보는 상이한 동작 제한 정보일 수 있다.
전자 장치(200)는 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보에 기초하여 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별할 수 있다. 전자 장치(200)는 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별할 수 있다. 기 정의된 제1 아바타 모션 정보는 제1 모션 이미지를 포함할 수 있고, 기 정의된 제2 아바타 모션 정보는 제2 모션 이미지를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 제1 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보에 기초하여 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별할 수 있다. 전자 장치(200)는 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별할 수 있다. 전자 장치(200)는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 제2 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 제1 아바타 이미지와 제2 아바타 이미지에 기초하여 제1 아바타 이미지와 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 제1 아바타 이미지, 제2 아바타 이미지 및 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득할 수 있다.
전자 장치(200)는 제1 아바타 이미지 및 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득할 수 있다(S1370).
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 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 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
200: 전자 장치
210: 메모리
220: 프로세서
230: 마이크
240: 카메라
250: 통신 인터페이스
260: 디스플레이

Claims (18)

  1. 사용자 촬영 영상이 저장된 메모리; 및
    상기 사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임을 획득하고,
    상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별하고,
    상기 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득하고,
    상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득하고,
    상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고,
    상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 상기 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고,
    상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하는, 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고,
    상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하고,
    제1 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고,
    제2 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하는, 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 모션 생성 정보 및 상기 제2 모션 생성 정보는,
    상이한 동작 제한(Motion Constraint) 정보를 포함하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별하고,
    상기 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별하고,
    상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별하고,
    상기 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별하고,
    상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하는, 전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보는 제1 모션 이미지를 포함하고,
    상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보는 제2 모션 이미지를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 모션 타입에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 식별하고, 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 모션 타입에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 식별하며,
    상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 제2 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하고,
    상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하는, 전자 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    복수의 모션 타입 각각에 대응되는 기 정의된 아바타 모션 정보는, 상기 메모리 또는 외부 장치에 저장되며,
    상기 프로세서는,
    상기 기 정의된 모션 정보가 상기 외부 장치에 저장되는 경우, 상기 제1 모션 타입 및 상기 제2 모션 타입에 대한 정보를 상기 외부 장치로 전송하고, 상기 외부 장치로부터 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보 및 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 수신하는, 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치는,
    디스플레이;를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 획득된 상기 가상 공간 이미지를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 획득하고,
    상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 제2 아바타 모션 이미지에 시간적 필터링(Temporal Filtering)을 적용하여 상기 가상 공간 상의 아바타 이미지를 획득하는, 전자 장치.
  10. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    사용자 촬영 영상에 포함된 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 오브젝트를 식별하는 단계;
    상기 복수의 영상 프레임 중 제1 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계;
    상기 복수의 영상 프레임 중 제2 영상 프레임에서 상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제어 방법은,
    상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계;
    상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 추출 방식에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보를 획득하고 상기 제2 추출 방식에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트에 대응되는 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제어 방법은,
    상기 복수의 영상 프레임에 기초하여 모션 정보를 포함하는 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트가 식별되면, 상기 제1 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계;
    상기 제2 영상 프레임에서 상기 제1 오브젝트의 특징 정보 및 상기 제2 오브젝트의 특징 정보를 획득하는 단계; 및
    제1 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제1 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하고, 제2 모션 생성 정보에 기초하여 상기 제2 오브젝트의 특징 정보에 대응되는 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1 모션 생성 정보 및 상기 제2 모션 생성 정보는,
    상이한 동작 제한(Motion Constraint) 정보를 포함하는, 제어 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 식별된 오브젝트의 제1 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제1 모션 타입을 식별하는 단계;
    상기 식별된 제1 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제1 아바타 모션 정보를 식별하는 단계; 및
    상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하고,
    상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 식별된 오브젝트의 제2 특징 정보에 기초하여 상기 오브젝트의 제2 모션 타입을 식별하는 단계;
    상기 식별된 제2 모션 타입에 대응되는 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 식별하는 단계; 및
    상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하고,
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보는 제1 모션 이미지를 포함하고,
    상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보는 제2 모션 이미지를 포함하고,
    상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제1 모션 타입에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 식별하는 단계; 및
    상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하고,
    상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보에 기초하여 상기 제2 모션 타입에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 식별하는 단계; 및
    상기 제2 아바타 모션 이미지 및 상기 식별된 오브젝트에 대한 정보에 기초하여 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하고,
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 가상 공간 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 상기 제1 아바타 이미지와 상기 제2 아바타 이미지의 중간 아바타 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 아바타 이미지, 상기 제2 아바타 이미지 및 상기 중간 아바타 이미지에 기초하여 최종 아바타 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는,제어 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 기 정의된 모션 정보가 외부 장치에 저장되는 경우, 상기 제1 모션 타입 및 상기 제2 모션 타입에 대한 정보를 상기 외부 장치로 전송하고, 상기 외부 장치로부터 상기 기 정의된 제1 아바타 모션 정보 및 상기 기 정의된 제2 아바타 모션 정보를 수신하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 제어 방법은,
    상기 제1 아바타 이미지 및 상기 제2 아바타 이미지에 기초하여 획득된 상기 가상 공간 이미지를 디스플레이하는 단계;를 더 포함하는 제어 방법.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 제어 방법은,
    상기 획득된 제1 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제1 아바타 모션 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제2 특징 정보에 기초하여 상기 식별된 오브젝트에 대응되는 제2 아바타 모션 이미지를 획득하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 가상 공간 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 제1 아바타 모션 이미지 및 상기 제2 아바타 모션 이미지에 시간적 필터링(Temporal Filtering)을 적용하여 상기 가상 공간 이미지를 획득하는, 제어 방법.
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