WO2023063520A1 - 전자 장치 및 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 방법 Download PDF

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WO2023063520A1
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원현석
김성오
이다솜
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삼성전자 주식회사
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    • H04N23/667—Camera operation mode switching, e.g. between still and video, sport and normal or high- and low-resolution modes

Definitions

  • the present disclosure relates to a method of performing an image capturing function in an electronic device.
  • the image When capturing an image through a camera module included in an electronic device, the image may be captured using various image capturing functions.
  • a user of the electronic device may perform an image capture function by using a direct input of a capture button, an automatic timer capture function, or a hand gesture in a capture mode for receiving an image.
  • an image photographing function may be performed by recognizing a gaze of a subject, and a gaze correction operation for the subject must be performed in order to recognize the gaze of the subject in the photographing mode.
  • an aspect of the present disclosure is to provide a method for performing an image capture function in an electronic device.
  • an electronic device includes a camera module, a display, and a processor, and the processor detects at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode in which a gaze recognition shooting function is activated. and if the presence of at least two pieces of face recognition information to which gaze correction information is mapped among the at least one piece of face recognition information is confirmed, score information for the at least two pieces of face recognition information is detected based on depth information and body information; A method for determining a subject corresponding to face recognition information including the highest score among the at least two pieces of face recognition information as a photographer, and displaying a captured image on the display when the determined photographer gazes at a photographing button. 1 Can be set to perform image capture function.
  • a method of performing a photographing function in an electronic device may include an operation of detecting at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode in which a gaze recognition shooting function is activated, and mapping gaze correction information among the at least one face recognition information. Detecting score information for the at least two pieces of face recognition information based on the depth information and body information, and obtaining the highest score information among the at least two pieces of face recognition information.
  • An operation of determining a subject corresponding to the included face recognition information as a photographer, and an operation of performing a first image capturing function of displaying a captured image on a display of the electronic device when the gaze of the determined photographer gazes at a photographing button. can include
  • an image photographing function may be conveniently performed with a photographer's gaze among the plurality of subjects.
  • another photographing function may be provided when a photographer cannot be determined among the plurality of subjects.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram of a camera module according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining depth information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining body information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a state in which a photographer cannot be determined in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a block diagram of a processor for performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation of performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation of performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an operation of performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram 101 of an electronic device in a network environment, according to an embodiment of the present disclosure.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or through a second network 199. It may communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • the server 108 e.g, a long-distance wireless communication network
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or the antenna module 197 may be included.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added.
  • some of these components eg, sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into a single component (eg, display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (eg, the program 140) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, the program 140
  • the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 may include a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor).
  • a main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor.
  • NPU neural network processing unit
  • the secondary processor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121 .
  • the secondary processor 123 may, for example, take the place of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, running an application). ) state, together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the auxiliary processor 123 eg, image signal processor or communication processor
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself where the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning or reinforcement learning, but in the above example Not limited.
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the foregoing, but is not limited to the foregoing examples.
  • the artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, program 140) and commands related thereto.
  • the memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
  • the input module 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120) of the electronic device 101 from the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • a receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor set to detect a touch or a pressure sensor set to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 101 to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user may perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and moving images. According to one embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). Establishment and communication through the established communication channel may be supported.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module).
  • a corresponding communication module is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, a legacy communication module).
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • the electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low latency
  • -latency communications can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements defined for the electronic device 101, an external electronic device (eg, the electronic device 104), or a network system (eg, the second network 199).
  • the wireless communication module 192 is a peak data rate for eMBB realization (eg, 20 Gbps or more), a loss coverage for mMTC realization (eg, 164 dB or less), or a U-plane latency for URLLC realization (eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) may be supported.
  • eMBB peak data rate for eMBB realization
  • a loss coverage for mMTC realization eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for URLLC realization eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less
  • the antenna module 197 may transmit or receive signals or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is selected from the plurality of antennas by the communication module 190, for example. can be chosen A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC) may be additionally formed as a part of the antenna module 197 in addition to the radiator.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • signal e.g. commands or data
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 102 and 104 or the server 108 .
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service by itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service.
  • One or more external electronic devices receiving the request may execute at least a part of the requested function or service or an additional function or service related to the request, and deliver the execution result to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or additionally processed.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an internet of things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks. According to one embodiment, the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • the camera module 180 includes a lens assembly 210, a flash 220, an image sensor 230, an image stabilizer 240, and a memory 250 (eg, a buffer). memory), or an image signal processor 260.
  • the lens assembly 210 may collect light emitted from a subject that is an image capturing target.
  • the lens assembly 210 may include one or more lenses.
  • the camera module 180 may include a plurality of lens assemblies 210 . In this case, the camera module 180 may be, for example, a dual camera, a 360-degree camera, or a spherical camera.
  • the plurality of lens assemblies 210 have the same lens properties (eg, angle of view, focal length, auto focus, f number, or optical zoom), or at least one lens assembly is at least as good as another lens lens assembly. It can have one other lens property.
  • the lens assembly 210 may include, for example, a wide-angle lens or a telephoto lens.
  • the flash 220 may emit a light source used to enhance light emitted from a subject.
  • the flash 220 may include one or more light emitting diodes (eg, a red-green-blue (RGB) LED, a white LED, an infrared LED, or an ultraviolet LED), or a xenon lamp.
  • RGB red-green-blue
  • the image sensor 230 may acquire an image corresponding to the subject by converting light transmitted from the subject through the lens assembly 210 into an electrical signal.
  • the image sensor 230 is, for example, an image sensor selected from among image sensors having different properties, such as an RGB sensor, a black and white (BW) sensor, an IR sensor, or a UV sensor, It may include a plurality of image sensors having a property, or a plurality of image sensors having other properties.
  • Each image sensor included in the image sensor 230 may be implemented as, for example, a charged coupled device (CCD) sensor or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor.
  • CCD charged coupled device
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • the image stabilizer 240 reacts to the movement of the camera module 180 or the electronic device 101 including the camera module 180 to at least partially compensate for a negative effect (eg, image shaking) caused by the movement on a captured image.
  • At least one lens or image sensor 230 included in the assembly 210 may be moved in a specific direction or controlled (eg, read-out timing is adjusted, etc.).
  • the image stabilizer 240 may be implemented as, for example, an optical image stabilizer, and a gyro sensor (not shown) or an acceleration sensor (not shown) disposed inside or outside the camera module 180. ) to detect the movement.
  • the memory 250 may at least temporarily store at least a portion of an image acquired through the image sensor 230 for a next image processing task. For example, when image acquisition is delayed according to the shutter, or when a plurality of images are acquired at high speed, the acquired original image (eg, high resolution image) is stored in the memory 250, and a copy corresponding to it is stored in the memory 250. An image (eg, a low resolution image) may be previewed through the display module 160 . Thereafter, when a specified condition is satisfied (eg, a user input or a system command), at least a part of the original image stored in the memory 250 may be obtained and processed by the image signal processor 260 , for example. According to one embodiment, the memory 250 may be configured as at least a part of the memory 250 or as a separate memory operated independently of the memory 250 .
  • the image signal processor 260 performs image processing (eg, depth map generation, 3D modeling, panorama generation, feature point extraction, image synthesis, or image compensation (eg, noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring, sharpening, or softening). Additionally or alternatively, an image signal processor ( 260 may perform control (eg, exposure time control, lead-out timing control, etc.) for at least one of the components included in the camera module 180 (eg, the image sensor 230).
  • image processing eg, depth map generation, 3D modeling, panorama generation, feature point extraction, image synthesis, or image compensation (eg, noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring, sharpening, or softening).
  • image compensation eg, noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring, sharpening, or softening.
  • control eg, exposure time control, lead-out timing control, etc.
  • the image processed by the signal processor 260 is stored again in the memory 250 for further processing or an external component of the camera module 180 (e.g., memory 330, display module 160, electronic device 101 ), the electronic device 102, or the server 108)
  • the image signal processor 260 is configured as at least a part of the processor 120, or independently of the processor 120.
  • the images processed by the image signal processor 260 are displayed on the display 160 as they are or after additional image processing by the processor 120. can be displayed through
  • the electronic device 101 may include two or more camera modules 180 each having different properties or functions.
  • at least one camera module 180 may be a wide-angle camera or a front camera
  • at least one other camera module may be a telephoto camera or a rear camera.
  • FIG. 3 is a block diagram 300 of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is a diagram 400 for explaining depth information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 6 is a diagram 600 for explaining a state in which a photographer cannot be determined in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. )am.
  • an electronic device 301 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) includes a processor 320, a memory 330, a display 360, and a camera module. (380).
  • the processor 320 detects at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in a received image in a shooting mode in which a gaze recognition shooting function is activated, and detects the at least one face recognition information. At least one gaze correction information for at least one subject corresponding to the recognition information may be detected, and the at least one face recognition information and the at least one gaze correction information may be mapped and stored.
  • the processor 320 may display an image received in real time through the camera module 380 on the display 360 in a photographing mode.
  • the processor 320 may recognize a face of each of a plurality of subjects included in an image received in the photographing mode by using a face recognition function.
  • the processor 320 maps the face information (eg, facial feature information) stored in the memory 330 to the at least one recognized face based on face recognition information (eg, name or nickname).
  • face recognition information eg, name or nickname.
  • At least one facial recognition information eg name or alias may be identified.
  • the processor 320 responds to the at least one face recognition information among a plurality of subjects included in an image received in the photographing mode by using a gaze calibration function.
  • a gaze of at least one subject may be recognized, and at least one gaze correction information may be detected based on the recognized gaze.
  • the processor 320 compares when the subject gazes at a specific part of each corner of the display 360 and when the subject gazes at the front of the camera module 380 in the photographing mode, and moves the pupil of the subject. Changes in distance and angle may be stored as gaze correction information.
  • the gaze correction information is for more accurately calculating a gaze direction, and may be different for each subject.
  • the processor 320 may map the at least one face recognition information and the at least one gaze correction information and store them in the memory 330 .
  • the processor 320 may, based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in the memory 330, a plurality of images included in an image received in a shooting mode. Among the subjects, a photographer capable of performing a photographing function with a gaze may be determined.
  • the processor 320 based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in the memory 330, among the at least one face recognition information If the existence of at least two pieces of face recognition information to which gaze correction information is mapped is confirmed, depth information and body information for each of the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information are used to determine the at least two pieces of face recognition information. Score information for two pieces of face recognition information may be detected.
  • the processor 320 converts distance information between the camera module 380 and the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information into the depth information. can be detected.
  • the subject a1 corresponding to the photographer has a camera module 380 and a camera module 380 in contrast to the other subjects a2 to a6. Since it is located closest to the camera module 380, it is possible to determine the subject a1 as a photographer by giving high score information to the subject a1 having depth information closest to the camera module 380.
  • the processor 320 may detect the body information based on skeleton information of each of the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information. Based on the body information of the at least two subjects, the processor 320 assigns high score information to a subject whose body information has shoulders and arms facing close to the direction in which the camera module 380 is located. A subject having high score information may be determined as a photographer.
  • the depth information of the plurality of subjects may be the same or similar, so that the depth It may not be possible to determine the subject b1 corresponding to the photographer among the plurality of subjects b1 and b2 using only the information.
  • the depth information of the subject corresponding to the photographer may not be determined to be the closest. there is.
  • the shoulder and arm of the subject (b1) corresponding to the photographer among a plurality of subjects in the self-photography mode hold the electronic device 301 including the camera module 380
  • the shoulder and arm are the camera module 380.
  • the subject b1 having the body information 511 directed toward the electronic device 301 including may be determined as a photographer.
  • the angle of view is wider in the selfie shooting mode using the camera module provided on the back of the electronic device 301 than when taking a photo using the camera module provided on the front of the electronic device 301, it is more useful to use body information to capture the photographer. can decide
  • the processor 320 may detect score information for each of the at least two pieces of face recognition information through Equation 1 below.
  • Score Depth * ⁇ + Skeleton * (1 - ⁇ )
  • Depth represents depth information, and may be, for example, a value between 0 and 10, and a larger value of depth information may mean closer to the camera module.
  • a preset value of depth information according to the distance between the subject and the camera module may be applied to the “Depth”.
  • “Skeleton” represents body information and may be, for example, a value between 0 and 10, and a larger value of body information may mean a closer direction to the camera module.
  • a preset body information value may be applied to the “Skeleton” according to the body information of the subject and the direction of the camera module.
  • the processor 320 detects score information for each of the at least two pieces of face recognition information, and selects a subject corresponding to the face recognition information having the highest score among the at least two pieces of face recognition information. The photographer can decide.
  • the processor 320 detects score information for each of the at least two pieces of face recognition information, determines face recognition information having the highest score among the at least two pieces of face recognition information, and If the highest score information is equal to or greater than a pre-stored threshold value in the memory 330 for determining the photographer using the score information, a subject corresponding to face recognition information including the highest score information may be determined as the photographer.
  • the processor 320 may perform a first image capturing function of capturing an image and displaying the captured image on the display 360 when the gaze of the determined photographer gazes at the capturing button. there is.
  • the processor 320 determines, based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in the memory 330, gaze correction information from among the at least one face recognition information.
  • a subject corresponding to the one piece of face recognition information may be determined as a photographer.
  • the processor 320 performs a first image capturing function of capturing an image and displaying the captured image on the display 360 when the determined photographer gazes at the capturing button to perform the image capturing function. can do.
  • the processor 320 deactivates a gaze recognition shooting function and activates another set shooting function when a photographer cannot be determined from among a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode.
  • the processor 320 determines that the photographer cannot be determined, deactivates the gaze recognition photographing function, and activates another set photographing function. can make it
  • the processor 320 may, based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in the memory 330, the at least one face recognition information central line of sight If it is confirmed that face recognition information to which the correction information is mapped does not exist, it is determined that the photographer cannot be determined, the gaze recognition shooting function is deactivated, and another set shooting function can be activated.
  • the processor 320 may, based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in the memory 330, gaze of the at least one face recognition information Confirming the existence of at least two pieces of face recognition information to which correction information is mapped, and using depth information and body information for each of the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information, the at least two pieces of face recognition information are used.
  • the gaze recognition shooting function is deactivated, and another set shooting function may be activated.
  • a subject c2 corresponding to a non-photographer is located closer to the camera module 380 than the subject c1 corresponding to a photographer, and corresponds to the photographer.
  • body information eg, a shoulder or an arm
  • the processor 320 deactivates the gaze recognition shooting function when it is impossible to determine a photographer from among a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode, and automatically uses the other shooting function set above. If the timer photographing function is confirmed, the automatic timer photographing function may be activated.
  • the processor 320 when the self-timer shooting function is activated, the processor 320 detects whether or not a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode moves, and detects motion of the plurality of subjects. If motion is not detected, it may be detected whether the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module 380 .
  • the processor 320 detects that the eyes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module 380, the processor 320 captures an image and displays the captured image on the display 360. function can be performed.
  • the processor 320 when the processor 320 detects that the eyes of the plurality of subjects do not gaze at the front of the camera module 380, the processor 320 captures images at regular intervals and displays the captured images on the display. A second image capture function of storing the image in the memory 330 without displaying it in 360 can be performed.
  • the processor 320 determines when the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module 380 and when they do not gaze at the first image capturing function or the second image.
  • the shooting function can be performed.
  • the processor 320 when the self-timer photographing function ends according to the expiration of the self-timer time, allows the user to select at least one image captured by the first image photographing function or the image photographed by the first image photographing function. At least one image captured by the second image capturing function may be displayed on the display 360 .
  • the memory 330 may be implemented substantially the same as or similar to the memory 130 of FIG. 1 .
  • the memory 330 may include at least one face recognition information recognized from a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode and at least one subject corresponding to the at least one face recognition information. At least one line of sight correction information detected from , at least one depth information about the at least one subject, and at least one piece of body information about the at least one subject may be stored.
  • the memory 330 may store at least one image captured by the first capturing function or at least one image captured by the second capturing function.
  • the display 360 may be implemented substantially the same as or similar to the display module 160 of FIG. 1 .
  • the display 360 may display at least one image captured by a first image capturing function selectable by a user or at least one image captured by a second image capturing function.
  • the camera module 380 may be implemented substantially the same as or similar to the camera module 180 of FIG. 1 or/and the camera module 280 of FIG. 2 .
  • FIG. 7 is a block diagram 700 of a processor for performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 710 (eg, the processor 320 of FIG. 3) includes a face recognition unit 711, a gaze correction determination unit 713, and a gaze correction unit. 715, mapping storage unit 717, depth information extraction unit 719, body information extraction unit 721, subject score calculation unit 723, photographer determining unit 725, gaze recognition unit 727, It may include a photographing trigger unit 729, a motion detection unit 731 of a subject, a front line of sight detection unit 733, and an image recommendation unit 735.
  • the face recognition unit 711 recognizes faces of a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode by using a face recognition function, and detects at least one face corresponding to the recognized face.
  • One piece of face recognition information e.g., a person's name or alias and identifier
  • face recognition information can be detected.
  • the gaze correction determination unit 713 may determine whether or not at least one piece of gaze correction information mapped to the face recognition information detected by the face recognition unit 711 exists.
  • the gaze correction determination unit 713 determines whether there is at least one face recognition information without gaze correction information among at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in an image received in the photographing mode,
  • the gaze correction unit 715 may be notified of performing a gaze correction operation for at least one subject corresponding to the at least one piece of face recognition information.
  • the gaze correction unit 715 performs a gaze calibration operation on at least one subject corresponding to the at least one face recognition information detected by the face recognition unit 711, At least one gaze correction information may be detected.
  • the gaze correction unit 715 is configured to perform a shooting mode when a subject gazes at a specific part of each corner of a display (eg, the display 360 of FIG. 6 ) and a camera module (eg, the camera of FIG. 33 ).
  • a change in the movement distance and angle of the pupil of the subject may be detected and stored as gaze correction information by comparing the time when the user gazes at the front of the module 380).
  • the mapping storage unit 717 maps at least one face recognition information detected by the face recognition unit 711 and at least one gaze correction information detected by the gaze correction unit 715. and stored in a memory (eg, the memory 330 of FIG. 3).
  • the depth information extractor 719 is configured to detect a difference between a camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3 ) and at least one subject corresponding to at least one piece of face recognition information in a photographing mode. Distance information may be detected as the depth information.
  • a camera module eg, the camera module 380 of FIG. 3
  • Distance information may be detected as the depth information.
  • the body information extractor 721 determines the camera module (eg, a figure) based on skeleton information of each of at least one subject corresponding to at least one piece of face recognition information. Body information of a subject facing the camera module 380 of 3 may be detected.
  • the subject score calculation unit 723 may detect score information of each subject by using depth information and body information of each of the at least one subject corresponding to the at least one face recognition information.
  • the score calculation unit 723 of the subject may calculate score information of each of the at least one subject corresponding to the at least one face recognition information using ⁇ Equation 1>.
  • the photographer determining unit 725 may determine the subject having the highest score information among the score information calculated by the subject score calculation unit 723 as the photographer.
  • the photographer determining unit 725 stores the highest score information among the score information calculated by the score calculation unit 723 of the subject in the memory 330 to determine the photographer using the score information. If the score is greater than or equal to a pre-stored threshold value, a subject having the highest score may be determined as a photographer.
  • the photographer determining unit 725 determines that the photographer cannot be determined if the highest score information among the score information calculated by the score calculation unit 723 of the subject is equal to or less than the threshold value.
  • the shooting trigger unit 729 deactivates the gaze recognition shooting function when the photographer cannot be determined, and sets another shooting function (eg, an automatic timer shooting function or a shooting function using a hand gesture). can activate.
  • another shooting function eg, an automatic timer shooting function or a shooting function using a hand gesture.
  • the subject motion detection unit 731 may detect motion of a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode.
  • the motion detection unit 731 of the subject detects whether each of a plurality of subjects included in the image received in the photographing mode is gazing at the front of the camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3 ) can do.
  • the image recommendation unit 735 recommends at least one image taken with the first shooting function or at least one image taken with the second shooting function to the user during the self-timer shooting function. It can be displayed on a display (eg, the display 360 of FIG. 3) so that it can be selected.
  • an electronic device may include a camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3 ), a display (eg, the display 360 of FIG. 3 ), and a processor (eg, the display 320 of FIG. 3 ), wherein the processor receives at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode in which a gaze recognition shooting function is activated. and if the presence of at least two pieces of face recognition information to which gaze correction information is mapped among the at least one piece of face recognition information is confirmed, score information for the at least two pieces of face recognition information is detected based on depth information and body information.
  • a camera module eg, the camera module 380 of FIG. 3
  • a display eg, the display 360 of FIG. 3
  • a processor eg, the display 320 of FIG. 3
  • the processor receives at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode in which a gaze recognition shooting function is activated.
  • the processor recognizes at least one face among a plurality of subjects included in the received image in the photographing mode, and recognizes the at least one face corresponding to the recognized at least one face. It can be set to detect information.
  • the processor performs a gaze correction operation on at least one subject corresponding to the at least one face recognition information to detect at least one gaze correction information, and the at least one face recognition information and the It may be set to map and store at least one gaze correction information.
  • the processor may be configured to detect, as the depth information, distance information between the camera module and at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information.
  • the processor may be configured to detect the body information based on skeleton information of each of the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information.
  • the processor determines the face recognition information having the highest score among the at least two pieces of face recognition information, and if the highest score information is equal to or greater than a threshold value, the processor determines the face recognition information having the highest score information. It may be set to determine a subject corresponding to the face recognition information as a photographer.
  • the processor determines a subject corresponding to the one face recognition information as a photographer when confirming the existence of one face recognition information to which gaze correction information is mapped among the one or more face recognition information ,
  • the first image photographing function may be performed.
  • the processor may be configured to deactivate a gaze recognition shooting function and activate another set shooting function when the photographer cannot be determined.
  • the processor detects motion of a plurality of subjects included in the image, and detects movement of the plurality of subjects. If it is not detected, it is detected whether the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module, and if it is detected that the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module, the first image capture function is performed. and when it is detected that the eyes of the plurality of subjects do not gaze at the front of the camera module, a second image capture function of not displaying the captured image on the display may be performed at regular intervals.
  • the processor may be configured to display at least one image captured by the first image capturing function and at least one image captured by the second image capturing function on the display.
  • FIG. 8 is a flowchart 800 illustrating an operation of performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • operations for performing the photographing function may include operations 801 to 809.
  • operations 801 to 809 may be omitted, the order of some operations may be changed, or another operation may be added.
  • Operations 801 to 809 are, for example, a component (eg, the processor 120 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3) of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3). It may be performed in the processor 320).
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3 based on a plurality of subjects included in an image received in the shooting mode in which the gaze recognition shooting function is activated. At least one piece of face recognition information may be detected.
  • the electronic device executes a camera application, switches to a photographing mode, and displays an image received in real time through the camera module 380 in the photographing mode (eg, the display 360 of FIG. 3 ). )) can be displayed.
  • the electronic device may recognize faces of a plurality of subjects included in an image received in the photographing mode by using a face recognition function.
  • the electronic device based on face recognition information (eg, name or nickname) mapped and stored in a memory (eg, memory 330 of FIG. 2 ) to face information (eg, facial feature information), the at least one recognized face
  • face recognition information eg, name or nickname
  • face information eg, facial feature information
  • At least one piece of face recognition information eg, a name or an alias
  • the electronic device determines the existence of at least two pieces of face recognition information to which gaze correction information is mapped among the at least one piece of face recognition information. can be checked.
  • the electronic device uses a gaze calibration function to perform at least one face recognition information corresponding to at least one face recognition information among a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode.
  • a gaze of the subject may be recognized, and at least one piece of gaze correction information may be detected based on the recognized gaze.
  • the electronic device compares when the subject gazes at a specific part of each corner of the display 360 and when the subject gazes at the front of the camera module 380 in the photographing mode, and determines the movement distance of the pupil of the subject and
  • the change in angle may be stored as gaze correction information.
  • the gaze correction information is for more accurately calculating a gaze direction, and may be different for each subject.
  • the electronic device may map the at least one face recognition information and the at least one gaze correction information and store them in a memory (eg, the memory 330).
  • the electronic device maps gaze correction information among the at least one face recognition information based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in the memory. It is possible to confirm the presence of at least two pieces of face recognition information.
  • the electronic device detects score information for at least two pieces of face recognition information based on depth information and body information.
  • the electronic device based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in a memory (eg, the memory 330 of FIG. 3 ), the at least one face recognition information. If the presence of at least two face recognition information to which gaze correction information is mapped is confirmed among the face recognition information of , depth information and body information for each of the at least two subjects corresponding to the at least two face recognition information Score information for the at least two pieces of face recognition information may be detected using .
  • the electronic device may detect score information for each of the at least two pieces of face recognition information through ⁇ Equation 1>.
  • the electronic device determines the subject corresponding to face recognition information including the highest score among at least two pieces of face recognition information. can be determined as the photographer.
  • the electronic device detects score information for each of the at least two pieces of face recognition information, and selects a subject corresponding to the face recognition information having the highest score among the at least two pieces of face recognition information. can be determined by
  • the electronic device detects score information for each of the at least two pieces of face recognition information, determines face recognition information having the highest score among the at least two pieces of face recognition information, and determines the face recognition information having the highest score. If the high score information is equal to or greater than a pre-stored threshold value in the memory 330 to determine the photographer using the score information, the subject corresponding to face recognition information including the highest score information may be determined as the photographer.
  • the electronic device (eg, the electronic device of FIG. 1 or the electronic device 3601 of FIG. 3 ) performs a first image capture function of displaying a captured image on a display when the photographer's gaze gazes at the capture button.
  • the electronic device may perform a first image capture function of capturing an image and displaying the captured image on the display 360 when the determined photographer gazes at the photographing button. .
  • FIG. 9 is a flowchart 900 illustrating an operation of performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • operations for performing the photographing function may include operations 901 to 907.
  • operations 901 to 907 may be omitted, the order of some operations may be changed, or another operation may be added.
  • Operations 901 to 907 are, for example, a component (eg, the processor 120 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3) of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3). It may be performed in the processor 320).
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3 based on a plurality of subjects included in an image received in the shooting mode in which the gaze recognition shooting function is activated. At least one piece of face recognition information may be detected.
  • the electronic device executes a camera application, switches to a photographing mode, and displays an image received in real time through the camera module 380 in the photographing mode (eg, the display 360 of FIG. 3 ). )) can be displayed.
  • the electronic device may recognize faces of a plurality of subjects included in an image received in the photographing mode by using a face recognition function.
  • the electronic device based on face recognition information mapped and stored to face information (eg, facial feature information) in a memory (eg, the memory 330 of FIG. 2 ), based on the at least one recognized face, at least one face.
  • face recognition information eg, name or alias
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3 . checks the existence of one face recognition information to which gaze correction information is mapped among at least one face recognition information.
  • the electronic device may use a gaze calibration function to perform at least one face recognition information corresponding to at least one face recognition information among a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode.
  • a gaze of the subject may be recognized, and at least one piece of gaze correction information may be detected based on the recognized gaze.
  • the electronic device compares when the subject gazes at a specific part of each corner of the display 360 and when the subject gazes at the front of the camera module 380 in the photographing mode, and determines the movement distance of the pupil of the subject and
  • the change in angle may be stored as gaze correction information.
  • the gaze correction information is for more accurately calculating a gaze direction, and may be different for each subject.
  • the electronic device may map the at least one face recognition information and the at least one gaze correction information and store them in a memory (eg, the memory 330).
  • the electronic device may select gaze correction information from among the at least one face recognition information. Existence of one mapped face recognition information may be confirmed.
  • the electronic device may determine a subject corresponding to one piece of face recognition information as a photographer.
  • the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3 ) takes a first image to display the captured image on the display when the photographer gazes at the capture button. function can be performed.
  • the electronic device may perform a first image capture function of capturing an image and displaying the captured image on the display 360 when the determined photographer gazes at the photographing button. there is.
  • FIG. 10 is a flowchart 1000 illustrating an operation of performing a photographing function in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • operations for performing the photographing function may include operations 1001 to 1011.
  • operations 1001 to 1011 may be omitted, the order of some operations may be changed, or another operation may be added.
  • Operations 1001 to 1011 are, for example, components of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3 ) (eg, the processor 120 of FIG. 1 or of FIG. 3 ). It may be performed in the processor 320).
  • the electronic device selects, among a plurality of subjects included in an image received in a shooting mode in which the gaze recognition shooting function is activated, It is possible to determine a state in which the photographer cannot be determined.
  • the electronic device may be determined that the photographer cannot be determined.
  • the electronic device based on mapping information for at least one face recognition information and at least one gaze correction information stored in a memory (eg, the memory 330 of FIG. 3), the at least one Among the face recognition information, if face recognition information to which gaze correction information is mapped does not exist, it may be determined that the photographer cannot be determined.
  • a memory eg, the memory 330 of FIG. 3
  • the electronic device may select gaze correction information from among the at least one face recognition information. Existence of at least two pieces of mapped face recognition information may be confirmed.
  • the electronic device detects score information for the at least two pieces of face recognition information using depth information and body information for each of the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information; If the highest score information among the score information of each of the at least two pieces of face recognition information is less than or equal to a threshold previously stored in the memory 330 for determining the photographer using the score information, it may be determined that the photographer cannot be determined.
  • the electronic device may deactivate the gaze recognition photographing function.
  • the electronic device may activate the self-timer shooting function when the automatic timer shooting function is checked with another set shooting function. there is.
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3
  • the electronic device does not detect motions of the plurality of subjects, and the eyes of the plurality of subjects are directed toward the camera module.
  • a first image capture function of displaying a captured image on a display eg, the display 360 of FIG. 3
  • the electronic device when the self-timer photographing function is activated, the electronic device detects motion of a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode, and moves the plurality of subjects. If this is not detected, it may be detected whether the plurality of subjects gaze at the front of the camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3 ). When the electronic device detects that the eyes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module, the electronic device captures an image and displays the captured image on a display (eg, the display 360 of FIG. 3 ). 1 Image capture function can be performed.
  • the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3 ) does not detect motions of the plurality of subjects, and the eyes of the plurality of subjects are directed toward the camera module.
  • a second image capture function of storing the captured image in the memory without displaying it on the display may be performed.
  • the electronic device when the self-timer photographing function is activated, the electronic device detects motion of a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode, and moves the plurality of subjects. If this is not detected, it may be detected whether the plurality of subjects gaze at the front of the camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3 ).
  • the electronic device detects that the eyes of the plurality of subjects do not gaze at the front of the camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3)
  • the electronic device captures an image at regular intervals and displays the captured image ( Example: It is possible to perform a second image capture function of storing the image in the memory (eg, the memory 330 of FIG. 3) without displaying it on the display 360 of FIG. 3.
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 301 of FIG. 3
  • the self-timer shooting function ends, at least one image captured by the first image shooting function or At least one image captured by the second image capturing function may be displayed on a display (eg, the display 360 of FIG. 3 ).
  • the electronic device determines when the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module (eg, the camera module 380 of FIG. 3) and when they do not gaze at the first image A photographing function and the second image photographing function may be performed.
  • At least one image photographed by the first image photographing function and the second image photographed by the first image photographing function may be selected by a user.
  • At least one image captured by the image capturing function may be displayed on the display.
  • a method of performing a photographing function in an electronic device may include an operation of detecting at least one face recognition information based on a plurality of subjects included in an image received in a photographing mode in which a gaze recognition photographing function is activated; Detecting score information for the at least two pieces of face recognition information based on depth information and body information when the presence of at least two pieces of face recognition information to which gaze correction information is mapped among the at least one piece of face recognition information is confirmed; Determining a subject corresponding to the face recognition information including the highest score among the at least two pieces of face recognition information as a photographer, and displaying the captured image on the electronic device when the determined photographer gazes at the photographing button. It may include an operation of performing a first image capturing function displayed in
  • the detecting of the at least one face recognition information may include recognizing at least one face among a plurality of subjects included in the received image in the photographing mode, and the recognized at least one face. It may include an operation of detecting the at least one face recognition information corresponding to the faces of.
  • an operation of detecting at least one gaze correction information by performing a gaze correction operation on at least one subject corresponding to the at least one face recognition information, and the at least one face recognition information and the at least one An operation of mapping and storing one gaze correction information may be further included.
  • an operation of detecting, as the depth information, distance information between a camera module of the electronic device and at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information may be further included.
  • the method may further include an operation of detecting the body information based on skeleton information of each of the at least two subjects corresponding to the at least two pieces of face recognition information.
  • the determining of the subject as the photographer may include determining face recognition information having the highest score among the at least two pieces of face recognition information, and if the highest score information is equal to or greater than a threshold value, , determining a subject corresponding to face recognition information having the highest score information as a photographer.
  • an operation of determining a subject corresponding to the one face recognition information as a photographer; and An operation of performing the first image capturing function when the determined photographer gazes at the capturing button may be further included.
  • an operation of disabling the eye recognition shooting function and activating another set shooting function may be further included.
  • an operation of detecting motion of a plurality of subjects included in the image, and motion of the plurality of subjects included in the image are not detected. If not, an operation of detecting whether the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module, and an operation of performing the first image capture function when it is detected that the gazes of the plurality of subjects gaze at the front of the camera module. , and if it is detected that the eyes of the plurality of subjects do not gaze at the front of the camera module, an operation of performing a second image capture function of not displaying the captured image on the display at regular intervals. .
  • an operation of displaying at least one image captured by the first image capture function and at least one image captured by the second image capture function on the display may be further included.
  • an operation of displaying at least one image captured by the first image capturing function or at least one image captured by the second image capturing function when the automatic timer capturing function is terminated is further performed.
  • the method may additionally display at least one image captured by the first image capturing function and at least one image captured by the second image capturing function.
  • the gaze correction information among the at least one face recognition information An operation of determining that a state in which the photographer can be determined has occurred, based on the fact that face recognition information to which is mapped does not exist.
  • An electronic device may device can be The electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable music player
  • portable medical device e.g., a portable medical device
  • camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • first, second, or first or secondary may simply be used to distinguish a given component from other corresponding components, and may be used to refer to a given component in another aspect (eg, importance or order) is not limited.
  • a (e.g., first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g., second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively.”
  • the certain component may be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logical blocks, parts, or circuits.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • a storage medium eg, internal memory 136 or external memory 138 readable by a machine (eg, electronic device 101 or electronic device 501).
  • a machine eg, electronic device 101 or electronic device 501.
  • a processor eg, the processor 120
  • a device eg, the electronic device 501
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g. electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.
  • a signal e.g. electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • a computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • a device-readable storage medium eg compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store eg Play Store TM
  • It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a single object or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. there is.
  • one or more components or operations among the aforementioned corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • the actions performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the actions are executed in a different order, or omitted. or one or more other actions may be added.

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Abstract

전자 장치는 제공된다. 상기 전자 장치는 카메라 모듈, 디스플레이, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하고, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하고, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하도록 설정될 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 방법
본 개시는 전자 장치에서 이미지 촬영 기능을 수행하는 방법에 관한 것이다.
전자 장치에 포함된 카메라 모듈을 통해 이미지를 촬영할 때, 다양한 이미지 촬영 기능을 이용하여 상기 이미지를 촬영할 수 있다.
전자 장치의 사용자는 이미지를 수신하는 촬영 모드에서는, 촬영 버튼의 직접 입력, 자동 타이머 촬영 기능, 또는 손 제스처를 이용하여 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
상기 정보는 본 개시 내용의 이해를 돕기 위한 배경 정보로서만 제공된다. 위의 내용 중 어느것도 본 개시와 관련하여 선행 기술로 적용될 수 있는지 여부에 대한 결정이 내려지지 않았으며 주장도 이루어지지 않았다.
이미지를 수신하는 촬영 모드에서는 피사체의 시선을 인식하여 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있으며, 상기 촬영 모드에서 상기 피사체의 시선을 인식하기 위해서는 상기 피사체에 대한 시선 교정 동작을 수행해야 한다.
그러나, 셀피 촬영 모드에서 복수의 피사체들을 포함하는 이미지를 수신하는 경우, 상기 복수의 피사체들에 대한 시선 교정 동작을 수행할 때, 상기 복수의 피사체들 중 시선 교정 동작이 수행된 피사체를 별도로 구분하기 어렵기 때문에 상기 복수의 피사체들 중 시선으로 촬영 기능을 수행할 촬영자를 결정할 수 없다. 따라서 셀피 촬영 모드에서 복수의 피사체들을 포함하는 이미지를 수신하는 경우, 촬영자의 시선을 이용하여 촬영 기능을 수행할 수 없는 문제가 있다.
본 개의 측면은 적어도 위에서 언급한 문제 및/또는 단점을 해결하고 적어도 아래에서 설명된 이점을 제공한다. 따라서 본 개시의 측면은 다음을 제공한다. 따라서 본 개시의 측면에서 전자 장치에서 이미지 촬영 기능을 수행하는 방법을 제공하는 것이다.
추가적은 측면은 다음의 설명에서 부분적으로 설명될 것이고, 부분적으로는 설명으로부터 명확해질 것이고, 또는 제시된 실시 예의 실행에 의해 학습될 수 있다.
본 개시의 측면에 따르면 전자 장치가 제공된다. 상기 전자 장치는, 카메라 모듈, 디스플레이, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하고, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하고, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 개시의 측면에 따르면 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하는 동작, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하는 동작, 및 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 전자 장치의 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 셀피 촬영 모드에서 복수의 피사체들을 포함하는 이미지를 수신하는 경우, 상기 복수의 피사체들 중 촬영자의 시선으로 이미지 촬영 기능을 편리하게 수행할 수 있다.
또한 상기 셀피 촬영 모드에서 복수의 피사체들을 포함하는 이미지를 수신하는 경우, 상기 복수의 피사체들 중 촬영자를 결정할 수 없을 때 다른 촬영 기능을 제공할 수 있다.
본 개시의 다른 측면들, 이점 및 두드러지는 특징은 첨부된 도면과 함께 취해진 본 개시의 다양한 실시 예들 개시하는 다음의 설명으로부터 당업자에게 명백해질 것이다.
본 개시의 임의의 실시예들의 상기 및 다른 측면들, 특징들 및 이점들은 아래의 첨부 도면과 함께 취해지는 설명으로부터 더욱 명백해질 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도 이다.
도 2는 본 개시의일 실시 예에 따른, 카메라 모듈의 블록도 이다.
도 3은 본 개시의일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도 이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 깊이 정보를 설명하기 위한 도면 이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 신체 정보를 설명하기 위한 도면 이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영자를 결정할 수 없는 상태를 설명하기 위한 도면 이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하기 위한 프로세서의 블록도 이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도면 전체에 걸쳐, 유사한 참조 번호는 유사한 부품, 구성 요소 및 구조를 지칭하는 것으로 이해될 것이다.
첨부된 도면을 참조하여 다음의 설명은 청구 범위 및 그 균등물에 의해 정의 된 본 개시의 다양한 실시예의 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그 이해를 돕기 위해 다양한 특정 세부 사항을 포함하지만 이는 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 당업자는 본 명세서에 설명된 다양한 실시예의 다양한 변경 및 수정이 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 이루어질 수 있음을 인식 할 것이다. 또한, 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명은 명확성과 간결성을 위해 생략될 수 있다.
다음의 설명 및 청구 범위에서 사용되는 용어 및 단어는 서지적 의미에 국한되지 않고, 본 발명의 명확하고 일관된 이해를 가능하게 하기 위해 발명자에 의해 사용될 수 있다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시예에 대한 다음의 설명은 첨부 된 청구 범위 및 그 균등물에 의해 정의된 개시를 제한할 목적이 아니라 단지 예시 목적으로 제공된다는 것이 당업자에게 명백하다.
도 1은, 본 개시의일 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록 도(101)이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5세대(5G) 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4세대(4G) 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104) 또는 서버 (108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 본 개시의일 실시예에 따른, 카메라 모듈의 블럭도(200)이다. 도 2를 참조하면, 블럭도(200)에서, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(210), 플래쉬(220), 이미지 센서(230), 이미지 스태빌라이저(240), 메모리(250)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)일 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들은 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 렌즈 어셈블리와 적어도 하나의 다른 렌즈 속성을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 플래쉬(220)는 피사체로부터 방출되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 광원을 방출할 수 있다. 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다.
이미지 센서(230)는 피사체로부터 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서로 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향(예: 이미지 흔들림)을 적어도 일부 보상하기 위하여 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있으며, 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 상기 움직임을 감지할 수 있다.
메모리(250)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: 높은 해상도의 이미지)는 메모리(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 디스플레이 모듈(160)을 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(250)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(250)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 이미지 처리(예: 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening))을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(330), 디스플레이 모듈(160), 전자 장치(101), 전자 장치(102), 또는 서버(108))로 전달될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지들은 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 디스플레이(160)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 둘 이상의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 적어도 하나의 카메라 모듈(180)은 광각 카메라 또는 전면 카메라이고, 적어도 하나의 다른 카메라 모듈은 망원 카메라 또는 후면 카메라일 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도(300)이고, 도 4는 본 개시의일 실시 예에 따른 전자 장치에서 깊이 정보를 설명하기 위한 도면(400)이고, 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 신체 정보를 설명하기 위한 도면(500)이고, 도 6은 본 개시의일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영자를 결정할 수 없는 상태를 설명하기 위한 도면(600)이다.
상기 도 3을 참조하면, 다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치(301)(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 프로세서(320), 메모리(330), 및 디스플레이(360) 및 카메라 모듈(380)을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(320)는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서, 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하고, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체에 대한 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출하고, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 카메라 어플리케이션이 실행되면 촬영 모드에서 상기 카메라 모듈(380)을 통해 실시간으로 수신되는 이미지를 상기 디스플레이(360)에 표시할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 얼굴 인식 기능(face recognition function)을 이용하여, 상기 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 각각에 대한 얼굴을 인식할 수 있다. 상기 프로세서(320)는, 상기 메모리(330)에서 얼굴 정보(예: 얼굴 특징 정보)에 매핑되어 저장된 얼굴 인식 정보(예: 이름 또는 별칭)를 기반으로, 상기 인식된 적어도 하나의 얼굴에 매핑되는 적어도 하나의 얼굴 인식 정보(예: 이름 또는 별칭)을 확인할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 시선 교정 기능(gaze calibration function)을 이용하여, 상기 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체의 시선을 인식하고, 상기 인식된 시선을 기반으로 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출할 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서(320)는, 상기 촬영 모드에서 피사체가 디스플레이(360)의 각 모서리의 특정 부분을 응시할 때와 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시할 때를 비교하여 피사체의 눈동자의 이동 거리 및 각도의 변화를 시선 교정 정보로 저장할 수 있다. 상기 시선 교정 정보는, 시선 방향을 보다 정확하게 계산하기 위한 것으로, 피사체 마다 상이할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 상기 메모리(330)에 저장할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(320)는, 메모리(330)에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 시선으로 촬영 기능을 수행할 수 있는 촬영자를 결정할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 메모리(330)에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑 된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각에 대한 깊이 정보(depth 정보)와 신체 정보를 이용하여 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 카메라 모듈(380)과 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 상기 적어도 두 명의 피사체들 간의 각각의 거리 정보를 상기 깊이 정보(depth 정보)로 검출할 수 있다.
상기 도 4를 참조하면, 복수의 피사체들이 촬영될 때 상기 복수의 피사체들(a1 내지 a6) 중 촬영자에 대응되는 피사체(a1)는 다른 피사체들(a2 내지 a6)에 대비 카메라 모듈(380)과 가장 가깝게 위치하고 있기 때문에, 상기 카메라 모듈(380)과 가장 가까운 깊이 정보(depth정보)를 가지는 피사체(a1)에게 높은 스코어 정보를 부여함에 따라상기 피사체(a1)를 촬영자로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각의 스켈레톤(skeletion) 정보를 기반으로, 상기 신체 정보를 검출할 수 있다. 상기 프로세서(320)는, 상기 적어도 두 명의 피사체들의 신체 정보를 기반으로, 어깨와 팔이 카메라 모듈(380)이 위치한 방향에 가깝게 향하고 있는 신체 정보를 가지는 피사체에게 높은 스코어 정보를 부여함에 따라, 상기 높은 스코어 정보를 가지는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
상기 도 5를 참조하면, 카메라 모듈(380)과 상기 복수의 피사체들(b1, b2) 각각의 거리 정보가 동일하거나 유사할 때 상기 복수의 피사체들의 깊이 정보가 동일하거나 유사할 수 있으므로, 상기 깊이 정보만을 이용하여 상기 복수의 피사체들(b1, b2) 중 촬영자에 대응되는 피사체(b1)를 결정할 수 없을 수 있다. 또는 비 촬영자에 대응되는 피사체의 머리가 큰 경우 또는 촬영자에 대응되는 피사체가 의도를 가지고 비 촬영자들에 대응되는 피사체들 사이로 포함되는 경우, 촬영자에대응되는 피사체의 깊이 정보가 가장 가깝다고 판단되지 않을 수 있다. 따라서 셀피 촬영 모드에서 복수의 피사체들 중 촬영자에 대응되는 피사체(b1)의 어깨와 팔이 카메라 모듈(380)을 포함하는 전자 장치(301)을 들고 있기 때문에, 어깨와 팔이 카메라 모듈(380)을 포함하는 전자 장치(301)를 향하는 신체 정보(511)를 가지는 피사체(b1)를 촬영자로 결정할 수 있다. 또한 전자 장치(301)의 후면에 구비된 카메라 모듈을 이용한 셀피 촬영 모드에는 전자 장치(301)의 전면에 구비된 카메라 모듈을 이용하여 촬영할 때 보다 화각이 넓기 때문에 더 유용하게 신체 정보를 이용하여 촬영자를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 하기 <식 1>을 통해, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각에 대한 스코어 정보를 검출할 수 있다.
<식 1>
Score = Depth * α + Skeleton * (1 - α)
상기 <식 1>에서, "Depth"은 깊이 정보를 나타내며, 예를 들어 0 내지 10 사이의 값이 될 수 있고, 깊이 정보의 값이 클수록 카메라 모듈에 가깝다는 것을 의미할 수 있다. 상기"Depth"에는 피사체와 카메라 모듈 간의 거리에 따라 미리 설정된 깊이 정보의 값을 적용할 수 있다.
상기 <식 1>에서, "Skeleton"은 신체 정보를 나타내며, 예를 들어 0 내지 10 사이의 값이 될 수 있고, 신체 정보의 값이 클수록 카메라 모듈의 방향에 가깝다는 것을 의미할 수 있다. 상기 "Skeleton"에는 피사체의 신체 정보와 카메라 모듈의 방향에 따라 미리 설정된 신체 정보의 값을 적용할 수 있다.
상기 <식 1>에서 "α"은 "0.5 < α <= 1"로 설정되고, 예를 들어 "0.7"로 설정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어를 가지는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어를 가지는 얼굴 인식 정보를 결정하고, 상기 가장 높은 스코어 정보가 스코어 정보를 이용하여 촬영자를 결정하기 위해 메모리(330)에 미리 저장된 임계 값 이상이면, 상기 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(360)에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(320)는, 메모리(330)에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 하나의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 상기 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다. 상기 프로세서(320)는, 상기 결정된 촬영자의 시선이 이미지 촬영 기능을 수행하기 위해 촬영 버튼을 응시하면, 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(360)에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(320)는, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 촬영자를 결정할 수 없는 상태가 되면, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에서 얼굴을 인식하지 못하면, 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단하고, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 메모리(330)에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중시선 교정 정보가 매핑 된 얼굴 인식 정보가 존재하지 않음을 확인하면, 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단하고, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 메모리(330)에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑 된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각에 대한 깊이 정보(depth 정보)와 신체 정보를 이용하여 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각의 스코어 정보 중 가장 높은 스코어 정보가 스코어 정보를 이용하여 촬영자를 결정하기 위해 메모리(330)에 미리 저장된 임계 값 이하이면 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단하고, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시킬 수 있다.
상기 도 6을 참조하면, 복수의 피사체들(c1 내지 c8) 중 비 촬영자에 대응되는 피사체(c2)가 촬영자에 대응되는 피사체(c1) 보다 카메라 모듈(380)과 더 가까이 위치하고 있고, 촬영자에 대응되는 피사체의 신체 정보(예: 어깨 또는 팔)를 검출할 수 없을 때, 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 프로세서(320)는, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 촬영자를 결정할 수 없는 상태가 되면, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 상기 설정된 다른 촬영 기능으로 자동 타이머 촬영 기능을 확인하면, 상기 자동 타이머 촬영 기능을 활성화 시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 자동 타이머 촬영 기능이 활성화되면, 촬영모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임 여부를 검출하고, 상기 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않으면, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시하는지 검출할 수 있다. 상기 프로세서(320)는, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시하는 것을 검출하면, 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(360)에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시하지 않는 것을 검출하면, 일정 시간마다 이미지를 촬영하고 상기 촬영된 이미지를 상기 디스플레이(360)에 표시하지 않고 상기 메모리(330)에 저장하는 제2 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시할 때와 응시하지 않을 때를 판단하면서 상기 제1 이미지 촬영 기능 또는상기 제2 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)는, 자동 타이머 시간의 만료에 따라 상기 자동 타이머 촬영 기능이 종료되면, 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지 또는상기 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 상기 디스플레이(360)에 표시할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 메모리(330)는, 도 1의 메모리(130)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 메모리(330)는, 촬영 모드에서 수신된 이미지에 포함된 복수의 피사체들로부터 인식된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체로부터 검출한 적어도 하나의 시선 교정 정보, 상기 적어도 하나의 피사체에 대하나 적어도 하나의 깊이 정보 및 상기 적어도 하나의 피사체에 대한 적어도 하나의 신체 정보가 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 메모리(330)는, 제1 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지 또는 제2촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지가 저장될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 디스플레이(360)는, 도 1의 디스플레이 모듈(160)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 디스플레이(360)는, 사용자에 의해 선택 가능한 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지 또는 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지가 표시될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 카메라 모듈(380)는, 도 1의 카메라 모듈(180) 또는/및 도 2의 카메라 모듈(280)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
도 7은 본 개시의일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하기 위한 프로세서의 블록도(700)이다.
상기 도 7을 참조하면, 블록도(700)에서, 프로세서(710)(예: 도 3의 프로세서(320))는, 얼굴 인식부(711), 시선 교정 여부 판단부(713), 시선 교정부(715), 맵핑 저장부(717), 깊이 정보 추출부(719), 신체정보 추출부(721), 피사체의 스코어 계산부(723), 촬영자 결정부(725), 시선 인식부(727), 촬영 트리거부(729), 피사체의 움직임 검출부(731), 정면 시선 검출부(733), 및 이미지 추천부(735)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 얼굴 인식부(711)는, 얼굴 인식 기능을 이용하여, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들의 얼굴들을 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 얼굴에 대응되는 적어도 하나의 얼굴 인식 정보(예: 사람이름 또는 별칭과 식별자)를 검출할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 시선 교정 여부 판단부(713)는, 상기 얼굴 인식 부(711)에서 검출한 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 매핑된 적어도 하나의 시선 교정 정보들의 존재 여부를 결정할 수 있다. 상기 시선 교정 여부 판단 부(713)는, 상기 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반한 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 존재하지 않는 적어도 하나의 얼굴 인식 정보가 존재하면, 상기 시선 교정부(715)로 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체에 대한 시선 교정 동작의 수행을 알릴 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 시선 교정부(715)는, 상기 얼굴 인식 부(711)에서 검출한 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체들에 대한 시선 교정(gaze calibration) 동작 수행하여, 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 시선 교정부(715)는, 촬영 모드에서 피사체가 디스플레이(예: 도 6의 디스플레이(360))의 각 모서리의 특정 부분을 응시할 때와 카메라 모듈(예: 도 33의 카메라 모듈(380))의 정면을 응시할 때를 비교하여 피사체의 눈동자의 이동 거리 및 각도의 변화를 시선 교정 정보로 검출하여 저장할 수 있다.
다양 한 실시 예들에 따르면, 맵핑 저장부(717)는, 상기 얼굴 인식 부(711)에서 검출한 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 시선 교정부(715)에 검출한 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 메모리(예: 도 3의 메모리(330))에 저장할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 깊이 정보 추출부(719)는, 촬영 모드에서 카메라 모듈(예; 도 3의 카메라 모듈(380))과 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체들 간의 각각의 거리 정보를 상기 깊이 정보(depth 정보)로 검출할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 신체 정보 추출부(721)는, 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 하나의 피사체들 각각의 스켈레톤(skeleton) 정보를 기반으로, 어깨와 팔이 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380))을 향하고 있는 피사체의 신체 정보를 검출할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 피사체의 스코어 계산부(723)는, 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체들 각각의 깊이 정보와 신체 정보를 이용하여 각 피사체의 스코어 정보를 검출할 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 피사체의 스코어 계산부(723)는, 상기 <식 1>을 이용하여 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체들 각각의 스코어 정보를 계산할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 촬영자 결정부(725)는, 상기 피사체의 스코어 계산부(723)에서 계산한 스코어 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 가지는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 촬영자 결정부(725)는, 상기 피사체의 스코어 계산부(723)에서 계산한 스코어 정보 중 가장 높은 스코어 정보가 스코어 정보를 이용하여 촬영자를 결정하기 위해 메모리(330)에 미리 저장된 임계 값 이상이면, 상기 가장 높은 스코어를 가지는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 촬영자 결정부(725)는, 상기 피사체의 스코어 계산부(723)에서 계산한 스코어 정보 중 가장 높은 스코어 정보가 상기 임계 값 이하이면, 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 촬영 트리거 부(729)는, 촬영자를 결정할 수 없는 상태가 되면, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능(예: 자동 타이머 촬영 기능 또는 손 제스처를 이용한 촬영 기능)을 활성화 시킬 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 피사체의 움직임 검출부(731)는 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임을 검출할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 피사체의 움직임 검출부(731)는 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 각각이 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380))의 정면을 응시하고 있는지 검출할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 이미지 추천부(735)는, 자동 타이머 촬영 기능 동안 제1 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지 또는 제2 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 사용자에게 추천하거나, 또는 사용자가 선택할 수 있도록 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(301))는, 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380)), 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360)), 및 프로세서(예: 도 3의 디스플레이(320))를 포함하고, 상기 프로세서는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하고, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하고, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 촬영 모드에서 상기 수신된 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 적어도 하나의 얼굴들을 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 얼굴에 대응되는 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체에 대한 시선 교정 동작을 수행하여 적어도 하나 시선 교정 정보를 검출하고, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 저장하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 카메라 모듈과 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 간의 각각의 거리 정보를 상기 깊이 정보로 검출하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각의 스켈레톤(skeletion) 정보를 기반으로, 상기 신체 정보를 검출하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 상기 가장 높은 스코어 정보를 가지는 얼굴 인식 정보를 결정하고, 상기 가장 높은 스코어 정보가 임계 값 이상이면, 상기 가장 높은 스코어 정보를 가지는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 하나의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 상기 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하고, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 상기 제1 이미지 촬영 기능을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 촬영자를 결정할 수 없는 상태가 되면, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시키도록 설정도리 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 설정된 다른 촬영 기능으로 상기 자동 타이머 촬영 기능이 활성화되면, 상기 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임 여부를 검출하고, 상기 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않으면, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는지 검출하고, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는 것을 검출하면, 상기 제1 이미지 촬영 기능을 수행하고, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하지 않는 것을 검출하면, 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하지 않는 제2 이미지 촬영 기능을 일정 시간 마다 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지와 상기 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
도 8은 본 개시의일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도(800)이다.
상기도 8을 참조하면, 상기 방법(800)에서, 상기 촬영 기능을 수행하는 동작들은 801동작 내지 809동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 801동작 내지 809동작 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작들의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다. 801동작 내지 809동작은 예를 들어, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))의 구성요소(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(320))에서 수행될 수 있다.
801동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 카메라 어플리케이션이 실행되어 촬영 모드로 전환하며, 상기 촬영 모드에서 상기 카메라 모듈(380)을 통해 실시간으로 수신되는 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 얼굴 인식 기능(face recognition function)을 이용하여, 상기 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들의 얼굴을 인식할 수 있다. 상기 전자 장치는, 메모리(예: 도 2의 메모리(330))에서 얼굴 정보(예: 얼굴 특징 정보)에 매핑되어 저장된 얼굴 인식 정보(예: 이름 또는 별칭)를 기반으로, 상기 인식된 적어도 하나의 얼굴을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보(예: 이름 또는 별칭)을 검출할 수 있다.
803동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 시선 교정 기능(gaze calibration function)을 이용하여, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체의 시선을 인식하고, 상기 인식된 시선을 기반으로 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출할 수 있다.
예를 들어, 상기 전자 장치는, 상기 촬영 모드에서 피사체가 디스플레이(360)의 각 모서리의 특정 부분을 응시할 때와 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시할 때를 비교하여 피사체의 눈동자의 이동 거리 및 각도의 변화를 시선 교정 정보로 저장할 수 있다. 상기 시선 교정 정보는, 시선 방향을 보다 정확하게 계산하기 위한 것으로, 피사체 마다 상이할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 메모리(예: 메모리(330))에 저장할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인할 수 있다.
805동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 메모리(예: 도 3의 메모리(330))에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑 된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각에 대한 깊이 정보(depth 정보)와 신체 정보를 이용하여 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 <식 1>을 통해, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각에 대한 스코어 정보를 검출할 수 있다.
807동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어를 가지는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어를 가지는 얼굴 인식 정보를 결정하고, 상기 가장 높은 스코어 정보가 스코어 정보를 이용하여 촬영자를 결정하기 위해 메모리(330)에 미리 저장된 임계 값 이상이면, 상기 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
809동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치 또는 도 3의 전자 장치(3601)는, 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(360)에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
도 9는 본 개시의일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도(900)이다.
상기 도 9를 참조하면, 상기 방법(900)에서, 상기 촬영 기능을 수행하는 동작들은 901동작 내지 907동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 901동작 내지 907동작 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작들의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다. 901동작 내지 907동작은 예를 들어, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))의 구성요소(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(320))에서 수행될 수 있다.
901동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 카메라 어플리케이션이 실행되어 촬영 모드로 전환하며, 상기 촬영 모드에서 상기 카메라 모듈(380)을 통해 실시간으로 수신되는 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 얼굴 인식 기능(face recognition function)을 이용하여, 상기 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들의 얼굴을 인식할 수 있다. 상기 전자 장치는, 메모리(예: 도 2의 메모리(330))에서 얼굴 정보(예: 얼굴 특징 정보)에 매핑되어 저장된 얼굴 인식 정보를 기반으로, 상기 인식된 적어도 하나의 얼굴을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보(예: 이름 또는 별칭)을 검출할 수 있다.
903동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301)는, 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 하나의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인할 수 있다.
또 다른 일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 시선 교정 기능(gaze calibration function)을 이용하여, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체의 시선을 인식하고, 상기 인식된 시선을 기반으로 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출할 수 있다.
예를 들어, 상기 전자 장치는, 상기 촬영 모드에서 피사체가 디스플레이(360)의 각 모서리의 특정 부분을 응시할 때와 상기 카메라 모듈(380)의 정면을 응시할 때를 비교하여 피사체의 눈동자의 이동 거리 및 각도의 변화를 시선 교정 정보로 저장할 수 있다. 상기 시선 교정 정보는, 시선 방향을 보다 정확하게 계산하기 위한 것으로, 피사체 마다 상이할 수 있다.
또 다른 일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 메모리(예: 메모리(330))에 저장할 수 있다.
또 다른 일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 하나의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인할 수 있다.
905동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정할 수 있다.
907동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
또 다른 일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(360)에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도(1000)이다.
상기 도 10을 참조하면, 상기 방법(1000)에서, 상기 촬영 기능을 수행하는 동작들은 1001동작 내지 1011동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 1001동작 내지 1011동작 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작들의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다. 1001동작 내지 1011동작은 예를 들어, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))의 구성요소(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(320))에서 수행될 수 있다.
1001동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 촬영자를 결정할 수 없는 상태를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 촬영 모드에서 수신되는 이미지에서 얼굴을 인식하지 못하면, 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 메모리(예: 도 3의 메모리(330))에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑 된 얼굴 인식 정보가 존재하지 않으면, 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단할 수 있다.
또 다른 일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑 된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인할 수 있다. 상기 전자 장치는, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각에 대한 깊이 정보(depth 정보)와 신체 정보를 이용하여 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하고, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 각각의 스코어 정보 중 가장 높은 스코어 정보가 스코어 정보를 이용하여 촬영자를 결정하기 위해 메모리(330)에 미리 저장된 임계 값 이하이면 촬영자를 결정할 수 없는 상태로 판단할 수 있다.
1003동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시킬 수 있다.
1005동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 설정된 다른 촬영 기능으로 자동 타이머 촬영 기능을 확인하면, 자동 타이머 촬영 기능을 활성화시킬 수 있다.
1007동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않고, 복수의 피사체들의 시선이 카메라 모듈의 정면을 응시하면, 촬영된 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 자동 타이머 촬영 기능이 활성화되면, 촬영모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임 여부를 검출하고, 상기 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않으면, 상기 복수의 피사체들의 시선이 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380))의 정면을 응시하는지 검출할 수 있다. 상기 전자 장치는, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는 것을 검출하면, 이미지를 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
1009동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않고, 복수의 피사체들의 시선이 카메라 모듈의 정면을 응시하지 않으면, 촬영된 이미지를 디스플레이에 표시하지 않고 메모리에 저장하는 제2 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 자동 타이머 촬영 기능이 활성화되면, 촬영모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임 여부를 검출하고, 상기 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않으면, 상기 복수의 피사체들의 시선이 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380))의 정면을 응시하는지 검출할 수 있다. 상기 전자 장치는, 상기 복수의 피사체들의 시선이 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380))의 정면을 응시하지 않는 것을 검출하면, 일정 시간마다 이미지를 촬영하고 상기 촬영된 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시하지 않고 상기 메모리(예: 도 3의 메모리(330))에 저장하는 제2 이미지 촬영 기능을 수행할 수 있다.
1011동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(301))는, 자동 타이머 촬영 기능이 종료되면, 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지 또는 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(360))에 표시할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 복수의 피사체들의 시선이 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(380))의 정면을 응시할 때와 응시하지 않을 때를 판단하면서 상기 제1 이미지 촬영 기능과 상기 이미지 제2 촬영 기능을 수행할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치, 자동 타이머 시간의 만료에 따라 상기 자동 타이머 촬영 기능이 종료되면, 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지와 상기 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 방법은, 시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하는 동작, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하는 동작, 및 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 전자 장치의 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하는 동작을 포함할 수 있다
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작은, 상기 촬영 모드에서 상기 수신된 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 적어도 하나의 얼굴을 인식하는 동작, 및 상기 인식된 적어도 하나의 얼굴들에 대응되는 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체에 대한 시선 교정 동작을 수행하여 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 전자 장치의 카메라 모듈과 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 간의 각각의 거리 정보를 상기 깊이 정보로 검출하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각의 스켈레톤(skeletion) 정보를 기반으로, 상기 신체 정보를 검출하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 피사체를 촬영자로 결정하는 동작은, 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 상기 가장 높은 스코어 정보를 가지는 얼굴 인식 정보를 결정하는 동작, 및 상기 가장 높은 스코어 정보가 임계 값 이상이면, 상기 가장 높은 스코어 정보를 가지는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 하나의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 상기 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하는 동작, 및 상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 상기 제1 이미지 촬영 기능을 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다,
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 촬영자를 결정할 수 없는 상태가 되면, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고, 설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시키는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 설정된 다른 촬영 기능으로 상기 자동 타이머 촬영 기능이 활성화되면, 상기 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임 여부를 검출하는 동작, 상기 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않으면, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는지 검출하는 동작, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는 것을 검출하면, 상기 제1 이미지 촬영 기능을 수행하는 동작, 및 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하지 않는 것을 검출하면, 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하지 않는 제2 이미지 촬영 기능을 일정 시간 마다 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지와 상기 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 자동 타이머 촬영 기능이 종료되면, 상기 제1 이미지 촬영 기능에 의해 촬영된 적어도 하나의 이미지 또는 상기 제2 이미지 촬영 기능에 의해 촬영된 적어도 하나의 이미지를 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 자동 타이머 촬영 기능이 만료되면, 상기 방법은 추가적으로, 상기 제1 이미지 촬영 기능에 의해 촬영된 적어도 하나의 이미지와 상기 제2 이미지 촬영 기능에 의해 촬된 적어도 하나의 이미지를 표시하는 동작을 포함할 수 있다.다양한 실시 예들에 따르면, 메모리에 저장된 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 적어도 하나의 시선 교정 정보에 대한 매핑 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 상기 시선 교정 정보가 매핑 된 얼굴 인식 정보가 존재하지 않는 것에 기반하여, 상기 촬영자를 결정할 수 있는 상태가 발생되었음을 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101) 또는 전자 장치(501)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(501))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 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 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 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.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
본 개시는 다양한 실시 예들을 참조하여 설명하였으나, 첨부된 청구항 및 그 등가물에 의해 정의되는 본 개시의 정신과 범위를 벗어나지 않고, 그 안에서 다양한 형태 및 세부 사항이 변경될 수 있다는 것이 당업자에게 이해될 것이다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라 모듈;
    디스플레이; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하고,
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하고,
    상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하고,
    상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 촬영 모드에서 상기 수신된 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 적어도 하나의 얼굴들을 인식하고,
    상기 인식된 적어도 하나의 얼굴에 대응되는 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체에 대한 시선 교정 동작을 수행하여 적어도 하나 시선 교정 정보를 검출하고,
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 저장하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 카메라 모듈과 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 간의 각각의 거리 정보를 상기 깊이 정보로 검출하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각의 스켈레톤(skeletion) 정보를 기반으로, 상기 신체 정보를 검출하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,추가적으로,
    상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 상기 가장 높은 스코어 정보를 가지는 얼굴 인식 정보를 결정하고,
    상기 가장 높은 스코어 정보가 임계 값 이상이면, 상기 가장 높은 스코어 정보를 가지는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 하나의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하고,
    상기 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하고,
    상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 상기 제1 이미지 촬영 기능을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 촬영자를 결정할 수 없는 상태가 되면, 시선 인식 촬영 기능을 비활성화 시키고,
    설정된 다른 촬영 기능을 활성화 시키도록 설정된 전자 장치.
  9. 제8 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 설정된 다른 촬영 기능으로 상기 자동 타이머 촬영 기능이 활성화되면, 상기 이미지에 포함된 복수의 피사체들에 대한 움직임 여부를 검출하고,
    상기 복수의 피사체들에 대한 움직임이 검출되지 않으면, 상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는지 검출하고,
    상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하는 것을 검출하면, 상기 제1 이미지 촬영 기능을 수행하고,
    상기 복수의 피사체들의 시선이 상기 카메라 모듈의 정면을 응시하지 않는 것을 검출하면, 촬영된 이미지를 상기 디스플레이에 표시하지 않는 제2 이미지 촬영 기능을 일정 시간 마다 수행하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제9 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로,
    상기 제1 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지와 상기 제2 이미지 촬영 기능으로 촬영된 적어도 하나의 이미지를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  11. 전자 장치에서 촬영 기능을 수행하는 방법에 있어서,
    시선 인식 촬영 기능이 활성화된 촬영 모드에서 수신되는 이미지에 포함된 복수의 피사체들을 기반으로 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작;
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보 중 시선 교정 정보가 매핑된 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보의 존재를 확인하면, 깊이 정보 및 신체 정보를 기반으로 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보에 대한 스코어 정보를 검출하는 동작;
    상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보 중 가장 높은 스코어 정보를 포함하는 얼굴 인식 정보에 대응되는 피사체를 촬영자로 결정하는 동작; 및
    상기 결정된 촬영자의 시선이 촬영 버튼을 응시하면 촬영된 이미지를 상기 전자 장치의 디스플레이에 표시하는 제1 이미지 촬영 기능을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작은,
    상기 촬영 모드에서 상기 수신된 이미지에 포함된 복수의 피사체들 중 적어도 하나의 얼굴을 인식하는 동작; 및
    상기 인식된 적어도 하나의 얼굴들에 대응되는 상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보를 검출하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보에 대응되는 적어도 하나의 피사체에 대한 시선 교정 동작을 수행하여 적어도 하나의 시선 교정 정보를 검출하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 얼굴 인식 정보와 상기 적어도 하나의 시선 교정 정보를 매핑하여 저장하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제11 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 카메라 모듈과 상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 간의 각각의 거리 정보를 상기 깊이 정보로 검출하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 제11 항에 있어서,
    상기 적어도 두 개의 얼굴 인식 정보와 대응되는 적어도 두 명의 피사체들 각각의 스켈레톤(skeletion) 정보를 기반으로, 상기 신체 정보를 검출하는 동작을 더 포함하는 방법.
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