WO2023224250A1 - 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents

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WO2023224250A1
WO2023224250A1 PCT/KR2023/004033 KR2023004033W WO2023224250A1 WO 2023224250 A1 WO2023224250 A1 WO 2023224250A1 KR 2023004033 W KR2023004033 W KR 2023004033W WO 2023224250 A1 WO2023224250 A1 WO 2023224250A1
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image
avatar
motion
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characteristic information
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PCT/KR2023/004033
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조승기
이성규
강한
심재문
유인재
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삼성전자주식회사
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    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features

Definitions

  • This disclosure relates to an electronic device and a control method thereof, and more specifically, to an electronic device and a control method for obtaining an avatar image in a virtual space corresponding to an object included in image data.
  • 3D graphics technology is not limited to simple entertainment and information delivery, but has been combined with online networking technology through servers to create a 3D virtual world, or Metaverse, where social, economic, and cultural activities similar to the real world take place. .
  • the metaverse is a concept that is one step more evolved than virtual reality, and goes beyond entertainment using avatars and encompasses all concepts of performing various activities in the real world using one's own avatar within a virtual space. Another world exists within the online virtual space.
  • Metaverse a technology that can be used to implement virtual reality, is to implement avatars and animation images in virtual space that map and reflect the movements of people or objects included in the video from video data captured by actual people or objects. .
  • the electronic device acquires a memory storing a user-captured image and a plurality of image frames included in the user-captured image, and includes motion information based on the plurality of image frames. Identifying an object, acquiring first characteristic information of the identified object in a first image frame among the plurality of image frames, and creating a first avatar corresponding to the identified object based on the obtained first characteristic information. Acquire an image, obtain second characteristic information of the identified object in a second image frame among the plurality of image frames, and create a second avatar image corresponding to the identified object based on the obtained second characteristic information. and may include one or more processors that acquire a virtual space image based on the first avatar image and the second avatar image.
  • the processor extracts characteristic information of the first object based on a first extraction method from the first image frame.
  • Obtaining characteristic information of the second object based on a second extraction method, obtaining characteristic information of the first object based on the first extraction method in the second image frame, and obtaining characteristic information of the first object based on the second extraction method Obtain characteristic information of the second object based on, obtain an avatar image corresponding to the first object based on the characteristic information of the first object, and obtain the avatar image corresponding to the first object based on the characteristic information of the second object.
  • An avatar image corresponding to an object can be obtained.
  • the processor when a first object and a second object including motion information are identified based on the plurality of image frames, the processor generates characteristic information of the first object and characteristics of the second object in the first image frame. Obtain information, obtain characteristic information of the first object and characteristic information of the second object from the second image frame, and obtain an avatar image corresponding to the characteristic information of the first object based on the first motion generation information. can be obtained, and an avatar image corresponding to the characteristic information of the second object can be obtained based on the second motion generation information.
  • the first motion generation information and the second motion generation information may include different motion constraint information.
  • the processor identifies a first motion type of the object based on first characteristic information of the identified object, identifies first predefined avatar motion information corresponding to the identified first motion type, and , Obtaining the first avatar image based on the predefined first avatar motion information, identifying a second motion type of the object based on second characteristic information of the identified object, and Identifying predefined second avatar motion information corresponding to the motion type, obtaining the second avatar image based on the predefined second avatar motion information, and adding information to the first avatar image and the second avatar image. Based on this, an intermediate avatar image may be obtained between the first avatar image and the second avatar image, and a final avatar image may be obtained based on the first avatar image, the second avatar image, and the intermediate avatar image.
  • the predefined first avatar motion information includes a first motion image
  • the predefined second avatar motion information includes a second motion image
  • the processor determines the predefined first avatar motion. Identifying a first avatar motion image corresponding to the first motion type based on the information, and identifying a second avatar motion image corresponding to the second motion type based on the predefined second avatar motion information, Obtaining the first avatar image based on the first avatar motion image and information about the identified object, and acquiring the second avatar image based on the second avatar motion image and information about the identified object. and obtain an intermediate avatar image between the first avatar image and the second avatar image based on the first avatar image and the second avatar image, and obtain the first avatar image, the second avatar image, and the intermediate avatar image.
  • the final avatar image can be obtained based on the image.
  • predefined avatar motion information corresponding to each of a plurality of motion types is stored in the memory or an external device, and when the predefined motion information is stored in the external device, the processor performs the first motion Information on the type and the second motion type may be transmitted to the external device, and the predefined first avatar motion information and the predefined second avatar motion information may be received from the external device.
  • the electronic device further includes a display, and the processor may control the display to display the virtual space image obtained based on the first avatar image and the second avatar image.
  • the processor acquires a first avatar motion image corresponding to the identified object based on the obtained first characteristic information, and a first avatar motion image corresponding to the identified object based on the obtained second characteristic information.
  • An avatar motion image may be acquired, and temporal filtering may be applied to the first avatar motion image and the second avatar motion image to obtain an avatar image in the virtual space.
  • identifying an object containing motion information based on a plurality of image frames included in a user captured image the identified object in a first image frame among the plurality of image frames Obtaining first characteristic information of an object, obtaining a first avatar image corresponding to the identified object based on the obtained first characteristic information, identifying the object in a second image frame among the plurality of image frames obtaining second characteristic information of the identified object, obtaining a second avatar image corresponding to the identified object based on the obtained second characteristic information, and adding to the first avatar image and the second avatar image It may include acquiring a virtual space image based on the virtual space image.
  • the characteristics of the first object are extracted based on a first extraction method from the first image frame.
  • obtaining information and characteristic information of the second object based on a second extraction method obtaining characteristic information of the first object based on the first extraction method in the second image frame, and obtaining characteristic information of the first object based on the first extraction method in the second image frame
  • Obtaining characteristic information of the second object based on an extraction method acquiring an avatar image corresponding to the first object based on the characteristic information of the first object; and obtaining an avatar image corresponding to the first object based on the characteristic information of the second object. It may include obtaining an avatar image corresponding to the second object.
  • control method when a first object and a second object including motion information are identified based on the plurality of image frames, characteristic information of the first object and the second object in the first image frame Obtaining feature information, acquiring feature information of the first object and feature information of the second object from the second image frame, and corresponding to feature information of the first object based on the first motion generation information.
  • a control method comprising: acquiring an avatar image and acquiring an avatar image corresponding to characteristic information of the second object based on second motion generation information.
  • the first motion generation information and the second motion generation information may include different motion constraint information.
  • acquiring the first avatar image includes identifying a first motion type of the object based on first characteristic information of the identified object, and a predefined motion type corresponding to the identified first motion type.
  • a step of identifying first avatar motion information and obtaining the first avatar image based on the predefined first avatar motion information wherein the step of acquiring the second avatar image includes: identifying the first avatar motion information; Identifying a second motion type of the object based on second characteristic information, identifying predefined second avatar motion information corresponding to the identified second motion type, and predefined second avatar
  • Obtaining the second avatar image based on motion information, and acquiring a virtual space image based on the first avatar image and the second avatar image includes obtaining the first avatar image and the second avatar image.
  • Obtaining an intermediate avatar image between the first avatar image and the second avatar image based on an avatar image, and obtaining a final avatar image based on the first avatar image, the second avatar image, and the intermediate avatar image. May include steps.
  • the predefined first avatar motion information includes a first motion image
  • the predefined second avatar motion information includes a second motion image
  • the step of acquiring the first avatar image includes: Identifying a first avatar motion image corresponding to the first motion type based on predefined first avatar motion information and identifying the first avatar based on the first avatar motion image and information about the identified object.
  • a step of acquiring an image wherein the step of acquiring the second avatar image includes identifying a second avatar motion image corresponding to the second motion type based on the predefined second avatar motion information, and Obtaining the second avatar image based on the second avatar motion image and information about the identified object, and acquiring a virtual space image based on the first avatar image and the second avatar image.
  • the step includes obtaining an intermediate avatar image between the first avatar image and the second avatar image based on the first avatar image and the second avatar image, and the first avatar image, the second avatar image, and the It may include obtaining a final avatar image based on the intermediate avatar image.
  • the step of acquiring the first avatar image and the second avatar image when the predefined motion information is stored in an external device, information about the first motion type and the second motion type is stored in the external device. It may include transmitting to a device and receiving the predefined first avatar motion information and the predefined second avatar motion information from the external device.
  • control method may further include displaying the virtual space image obtained based on the first avatar image and the second avatar image.
  • control method includes obtaining a first avatar motion image corresponding to the identified object based on the obtained first characteristic information, and corresponding to the identified object based on the obtained second characteristic information. It further includes the step of acquiring a second avatar motion image, wherein the step of acquiring the virtual space image includes applying temporal filtering to the first avatar motion image and the second avatar motion image to Spatial images can be obtained.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2A is a block diagram for explaining the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2B is a block diagram for explaining the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an avatar image in a virtual space corresponding to a plurality of objects included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space corresponding to a plurality of objects included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an avatar image in a virtual space obtained based on the motion of an object included in image data and predefined avatar motion information, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space based on the motion of an object included in image data and predefined avatar motion information, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space corresponding to a plurality of objects included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space by correcting feature information of an object included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space based on the motion of an object included in image data and predefined avatar motion information, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a flowchart for explaining the operation of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • expressions such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” refer to the presence of the corresponding feature (e.g., component such as numerical value, function, operation, or part). , and does not rule out the existence of additional features.
  • expressions such as “A or B,” “at least one of A or/and B,” or “one or more of A or/and B” may include all possible combinations of the items listed together.
  • “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B” includes (1) at least one A, (2) at least one B, or (3) it may refer to all cases including both at least one A and at least one B.
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • connection to it should be understood that a certain component can be connected directly to another component or connected through another component (e.g., a third component).
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • no other components e.g., third components
  • the expression “configured to” used in the present disclosure may mean, for example, “suitable for,” “having the capacity to,” depending on the situation. ,” can be used interchangeably with “designed to,” “adapted to,” “made to,” or “capable of.”
  • the term “configured (or set to)” may not necessarily mean “specifically designed to” in hardware.
  • the expression “a device configured to” may mean that the device is “capable of” working with other devices or components.
  • the phrase "processor configured (or set) to perform A, B, and C" refers to a processor dedicated to performing the operations (e.g., an embedded processor), or by executing one or more software programs stored on a memory device.
  • a 'module' or 'unit' performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. Additionally, a plurality of 'modules' or a plurality of 'units' may be integrated into at least one module and implemented with at least one processor, except for 'modules' or 'units' that need to be implemented with specific hardware.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • multiple users can exercise together using their own avatar images through online access to a virtual space in their own space (eg, home) without actually meeting.
  • the user can follow the coach's exercise movements while watching the coach's exercise video 101 displayed on the screens 100-1 and 100-2 of each user's electronic device (FIG. 2, 200).
  • the electronic device 200 displays not only the coach's exercise video 101 but also an image of the user exercising while following the coach's exercise video on the screens 100-1 and 100-2 of the electronic device 200. (102-1, 102-2) can be displayed together.
  • the electronic device 200 or an external device can obtain characteristic information about the person's movements included in the video from the coach's exercise video 101 and the images 102-1 and 102-2 of the user exercising. And, based on the acquired feature information, avatar images 111, 112-1, and 112-2 in virtual space can be generated. The electronic device 200 may display the generated avatar images 111, 112-1, and 112-2 on the screen.
  • the coach and each user can observe and follow the movements of other users through the avatar images (111, 112-1, 112-2) on the virtual computer, and the coach can also watch each user's movements and make movements in more detail. You can inform and correct it.
  • the electronic device 200 can obtain characteristic information about the movements of objects (e.g., people, objects) included in image data, generate an avatar image in virtual space, and display it on the screen.
  • objects e.g., people, objects
  • the electronic device 200 that generates an avatar image in a virtual space by acquiring characteristic information about the movement of an object included in image data may be, for example, a smartphone or a tablet PC. (tablet personal computer), laptop personal computer, netbook computer, mobile medical device, wearable device, smart TV, IPTV, media box (e.g. Samsung HomeSyncTM, Apple TVTM, or Google TVTM), but is not limited thereto, and the electronic device 200 may be a server device.
  • the electronic device 200 may be a system device in which a plurality of devices are connected through wired/wireless communication, and may be connected to other external devices to perform one or more functions.
  • FIG. 2A is a block diagram for explaining the configuration of the electronic device 200 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 may include a memory 210 and a processor 220.
  • the memory 210 temporarily or non-temporarily stores various programs or data, and transmits the stored information to the processor 220 according to a call from the processor 220. Additionally, the memory 210 can store various information necessary for calculation, processing, or control operations of the processor 220 in an electronic format.
  • the memory 210 may include, for example, at least one of a main memory and an auxiliary memory.
  • the main memory may be implemented using semiconductor storage media such as ROM and/or RAM.
  • ROM may include, for example, conventional ROM, EPROM, EEPROM, and/or MASK-ROM.
  • RAM may include, for example, DRAM and/or SRAM.
  • Auxiliary storage devices include flash memory (210) devices, SD (Secure Digital) cards, solid state drives (SSD), hard disk drives (HDD), magnetic drums, compact disks (CDs), It can be implemented using at least one storage medium capable of storing data permanently or semi-permanently, such as optical media such as DVD or laser disk, magnetic tape, magneto-optical disk, and/or floppy disk. .
  • the memory 210 may store image data including a plurality of image frames.
  • the memory 210 may store characteristic information of objects included in a plurality of image frames.
  • the characteristic information of the object may include at least one of the object's motion information or the object's appearance information.
  • the memory 210 may store a motion type acquired based on the characteristic information of an object or an avatar image obtained based on the characteristic information of the object.
  • the memory 210 may store predefined avatar motion information corresponding to the motion type of the object and a motion image included in the predefined avatar motion information.
  • the memory 210 may store temporal filtering information and motion constraint information used to correct/generate an avatar image obtained based on the characteristic information of the object.
  • processors 220 control the overall operation of the electronic device 200.
  • the processor 220 is connected to the configuration of the electronic device 200 including the memory 210 as described above, and executes at least one instruction stored in the memory 210 as described above, thereby controlling the electronic device ( 200) can be controlled overall.
  • the processor 220 may be implemented not only as one processor 220 but also as a plurality of processors 220 .
  • Processor 220 may be implemented in various ways.
  • the processor 220 is an application specific integrated circuit (ASIC), an embedded processor 220, and the microphone 230 is a processor 220, hardware control logic, and a hardware finite state machine. , FSM), and a digital signal processor 220 (Digital Signal Processor, DSP).
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FSM hardware control logic
  • DSP Digital Signal Processor
  • the processor 220 includes a central processing unit (CPU), a micro controller unit (MCU), a micro processing unit (MPU), a controller, and an application processor 220 that process digital signals. )(application processor (AP)), or communication processor 220 (communication processor (CP)), or may include one or more of the ARM processor 220, or may be defined by the corresponding term. Additionally, the processors 220 and 160 may be implemented as a System on Chip (SoC) or large scale integration (LSI) with a built-in processing algorithm, or may be implemented in the form of a Field Programmable Gate Array (FPGA). The processor 220 can perform various functions by executing computer executable instructions stored in the memory 210.
  • SoC System on Chip
  • LSI large scale integration
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the processor 220 uses at least one of a graphics-processing unit (GPU), a neural processing unit (NPU), and a visual processing unit (VPU), which are separate AI-specific processors 220. It can be included.
  • GPU graphics-processing unit
  • NPU neural processing unit
  • VPU visual processing unit
  • the processor 220 may obtain a plurality of image frames included in a user captured image.
  • the user-captured image may be acquired in real time through the camera 240 or received from the memory 210 or an external server device (not shown).
  • the processor 220 may identify an object containing motion information based on a plurality of image frames.
  • an object containing motion information may be an object that has a motion of a certain size or more over a plurality of frames.
  • the processor 220 may identify motion vectors of objects in the previous frame and the current frame, and identify objects having motion of a certain size or more based on the identified motion vectors.
  • Motion information may include information about various movements, such as change in length, angle, or arrangement of an object.
  • the processor 220 may acquire first characteristic information of an object identified in a first image frame among a plurality of image frames, and obtain a first avatar image corresponding to the identified object based on the obtained first characteristic information. there is.
  • the processor 220 may acquire second characteristic information of an object identified in a second image frame among a plurality of image frames, and obtain a second avatar image corresponding to the identified object based on the obtained second characteristic information. there is.
  • the first feature information is at least one of the shape, shape, length, angle of the bent part included in the object, position of each part forming the object, joint position, bent part, or characteristic part of the object identified in the first image frame. May contain information.
  • the second feature information is at least one of the shape, shape, length, angle of the bent part included in the object, position of each part forming the object, joint position, bent part, or characteristic part of the object identified in the second image frame. It may contain information about
  • the processor 220 acquires a first avatar image in virtual space corresponding to the object based on information about the shape, shape, length, angle, and arrangement of the object identified in the first image frame, and identifies the object in the second image frame.
  • a second avatar image in virtual space corresponding to the object can be obtained based on information about the shape, shape, length, angle, and arrangement of the object. That is, the first avatar image and the second avatar image may be avatar images representing instantaneous movements at different times during the operation of one object included in the image.
  • the processor 220 may obtain a virtual space image based on the first avatar image and the second avatar image.
  • the processor 220 may obtain a virtual space image consisting of continuous motion based on the first avatar image and the second avatar image representing the instantaneous motion of one object included in the image at different times.
  • FIG. 2B is a block diagram for explaining the configuration of the electronic device 200 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the microphone 230 may refer to a module that acquires sound and converts it into an electrical signal, including a condenser microphone 230, a ribbon microphone 230, a moving coil microphone 230, a piezoelectric element microphone 230, and a carbon microphone ( 230), and may be a MEMS (Micro Electro Mechanical System) microphone 230. Additionally, it can be implemented in omni-directional, bi-directional, uni-directional, sub-cardioid, super-cardioid, and hyper-cardioid ways.
  • MEMS Micro Electro Mechanical System
  • the processor 220 can acquire voice in real time through the microphone 230 and acquire audio information corresponding to the acquired voice.
  • the processor 220 may obtain an avatar image in a virtual space corresponding to an object and audio data corresponding to the avatar image based on the acquired audio information and image data.
  • the microphone 230 is not necessarily included in the electronic device 200, and the processor 220 obtains audio data obtained through the microphone 230 provided in the external device by performing a communication connection with the external device. You can.
  • the camera 240 can capture still images and moving images.
  • the camera 240 module may include one or more lenses, an image sensor, an image signal processor, or a flash.
  • the processor 220 may obtain image data by photographing an object (eg, a person or an object) with the camera 240.
  • the processor 220 may obtain an avatar image corresponding to the object based on characteristic information of the object included in the acquired image data.
  • the electronic device 200 does not necessarily include a camera 240, and the processor 220 can be used in a wired/wireless manner with a separate external electronic device 200 equipped with a camera 240 capable of photographing objects. By connecting, you can obtain image data of an object.
  • the communication interface 250 may include a wireless communication interface, a wired communication interface, or an input interface.
  • the wireless communication interface can communicate with various external devices using wireless communication technology or mobile communication technology. These wireless communication technologies include, for example, Bluetooth, Bluetooth Low Energy, CAN communication, Wi-Fi, Wi-Fi Direct, and ultra-wideband communication. (UWB, ultrawide band), Zigbee, IrDA (infrared Data Association), or NFC (Near Field Communication) may be included, and mobile communication technologies include 3GPP and Wi-Max. , LTE (Long Term Evolution), 5G, etc. may be included.
  • a wireless communication interface can be implemented using an antenna, a communication chip, a board, etc. that can transmit electromagnetic waves to the outside or receive electromagnetic waves transmitted from the outside.
  • the wired communication interface can communicate with various external devices based on a wired communication network.
  • the wired communication network may be implemented using physical cables such as, for example, a pair cable, a coaxial cable, an optical fiber cable, or an Ethernet cable.
  • the electronic device 200 may include only a wireless communication interface or only a wired communication interface.
  • the electronic device 200 may be provided with an integrated communication interface 250 that supports both wireless connection using a wireless communication interface and wired connection using a wired communication interface.
  • the electronic device 200 is not limited to including one communication interface 250 that performs a single type of communication connection, and may include a plurality of communication interfaces 250.
  • the processor 220 may communicate with various external electronic devices 200 or servers located outdoors or indoors through the communication interface 250.
  • the processor 220 performs a communication connection with the external electronic device 200 or a server through the communication interface 250 to collect image data, image frames included in the image data, feature information or motion information of objects included in the image frames, At least one of predefined avatar motion information, a motion image included in the predefined avatar motion information, temporal filtering information, motion restriction information, or an avatar image corresponding to an object is transmitted to the external electronic device 200 or a server, or transmitted to an external electronic device 200. It can be received from the device 200 or the server.
  • the processor 220 is not limited to this, and performs a communication connection with the external electronic device 200 or the server through the communication interface 250 to transmit data necessary for implementing images and audio in the virtual computing system or to connect the external electronic device 200 to the external electronic device 200. ) or can be received from the server.
  • the display 260 includes a liquid crystal display (LCD) panel, an organic light emitting diode (OLED) panel, an active-matrix organic light-emitting diode (AM-OLED), a liquid crystal on silicon (LcoS), and a quantum dot light-emitting diode (QLED). It may include various types of display 260 panels such as Emitting Diode (DLP), Digital Light Processing (DLP), PDP (Plasma Display Panel) panel, inorganic LED panel, and LED panel with microphone 230, but is not limited thereto. . Meanwhile, the display 260 may form a touch screen together with a touch panel, or may be made of a flexible panel.
  • DLP Emitting Diode
  • DLP Digital Light Processing
  • PDP Plasma Display Panel
  • the display 260 may form a touch screen together with a touch panel, or may be made of a flexible panel.
  • the processor 220 may control the display 260 to display a virtual space image obtained based on the first avatar image and the second avatar image corresponding to the object included in the image frame.
  • the processor 220 identifies characteristic information of an object included in an image frame through various components included in the electronic device 200 or an external device, and corresponds to the object based on the characteristic information of the identified object. You can create a virtual space image that includes an avatar image. Additionally, the processor 220 may store the generated virtual space image in the memory 210, transmit it to an external device such as a server, or display it through the display 260.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an avatar image in a virtual space corresponding to a plurality of objects included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 220 may identify a first object 310-1 and a second object 310-2 including motion information based on at least one image frame 310.
  • the first object 310-1 and the second object 310-2 may be different people or objects.
  • the processor 220 acquires a plurality of image frames from images captured in real time or previously stored, and creates a first object 310-1 including motion information based on motion vectors obtained through the plurality of image frames.
  • the second object 310-2 can be identified.
  • the processor 220 acquires characteristic information of the first object 310-1 based on the first extraction method from the first image frame and acquires characteristic information of the second object 310-2 based on the second extraction method. It can be obtained.
  • the processor 220 obtains characteristic information of the first object 310-1 based on the first extraction method from the second image frame and acquires characteristic information of the second object 310-2 based on the second extraction method. It can be obtained.
  • the first video frame and the second video frame may be different video frames included in one video data.
  • the first video frame and the second video frame may be frames with different time stamps.
  • the feature information may be information about the shape, shape, and length of the object, the angle of the bent part included in the object, the position of each component forming the object, the joint position, the bent part, and the characteristic part.
  • the processor 220 acquires the avatar image 320-1 corresponding to the first object 310-1 based on the characteristic information of the first object 310-1 and the avatar image 320-1 of the second object 310-2.
  • An avatar image 320-2 corresponding to the second object 310-2 may be obtained based on the characteristic information.
  • the first extraction method and the second extraction method may be different methods for extracting feature information of an object from an image frame.
  • the first extraction method may be a method of extracting feature information of an object by identifying joints, nodes, etc. of the object as feature points
  • the second extraction method may be a method of extracting feature information of the object, such as the object's outline, body part features, etc., as feature points. This may be a method of identifying and extracting characteristic information of the object.
  • the processor 220 extracts feature information of the objects using different extraction methods for the different objects 310-1 and 310-2 included in the image frame, the plurality of objects 310-1 and 310- 2) If it consists of different types of objects (310-1, 310-2) such as people, animals, machines, and other objects, extract more accurate feature information by utilizing a feature information extraction method suited to the unique characteristics of each object. can do.
  • the processor 220 when the first object 310-1 and the second object 310-2 including motion information are identified based on a plurality of image frames, the processor 220 Characteristic information of the first object 310-1 and characteristic information of the second object 310-2 are acquired, and characteristic information of the first object 310-1 and the second object 310-2 are obtained from the second image frame. ) feature information can be obtained.
  • the processor 220 acquires an avatar image 320-1 corresponding to characteristic information of the first object 310-1 based on the first motion generation information, and acquires the avatar image 320-1 based on the second motion generation information.
  • the avatar image 320-2 corresponding to the characteristic information of the object 310-2 can be obtained.
  • the first motion generation information and the second motion generation information may include different motion constraint information.
  • Motion limitation information may be information about the angle, length, etc. at which an object can actually move.
  • different motion restriction information may be preset based on the type of object, shape, size, etc. of the object.
  • the object is a person
  • the person's arm can only bend inward and the maximum angle of extension is 180 degrees, so an avatar image corresponding to the person can be obtained based on this motion restriction information.
  • different motion information may be preset according to the object's profile (gender, estimated age, etc.).
  • the motion limitation information includes the angle at which the limbs can be moved for each person and type of animal, the angle at which the head can be moved, the angle at which the wings can be moved, the maximum length of the body that can be extended or unfolded, and the minimum amount of folding or bending possible. This may be information about the length of the body, etc.
  • the operation restriction information may be set differently depending on the background space type of the virtual space image and the current context (eg, time, surrounding environment information, etc.).
  • the processor 220 applies a different feature information extraction method to each object 310-1 and 310-2.
  • the processor 220 By acquiring an avatar image based on different motion generation information, it is possible to obtain and implement a virtual space image that more accurately matches the actual appearance corresponding to each of the plurality of objects.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a process for acquiring avatar images corresponding to a plurality of objects included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 220 may identify a first object and a second object (410).
  • the processor 220 may obtain characteristic information of the first object and the second object included in the image frame (420). Here, the processor 220 performs a process 420-1 of acquiring characteristic information of the first object 310-1 and a process 420-2 of acquiring characteristic information of the second object 310-2. By performing it in a different way, feature information can be extracted and obtained in a way that better matches the characteristics and characteristics of each object (310-1, 310-2).
  • the processor 220 may obtain an avatar image corresponding to the characteristic information of each object 310-1 and 310-2 based on the motion generation information of each object 310-1 and 310-2 (430).
  • the processor 220 creates the first object 310-1 and the second object 310-2 based on different motion generation information.
  • a first avatar image and a second avatar image corresponding to can be obtained. Accordingly, the processor 220 can obtain an avatar image that better matches the actual appearance based on the type, characteristic, and personality of each object 310-1 and 310-2.
  • the processor 220 can control the display 260 to store the virtual space image including the acquired avatar image in the memory 210, transmit it to an external device such as a server, or display it on the display 260. .
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a method of obtaining an avatar image based on the motion of an object included in image data and predefined avatar motion information, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 220 may obtain information about a plurality of image frames from images captured in real time or previously stored.
  • the processor 220 may identify the object 510 included in the plurality of image frames 510-1, 510-2, and 510-3.
  • the processor 220 may identify the first motion type of the object based on the first characteristic information of the identified object.
  • the processor 220 may identify predefined first avatar motion information corresponding to the identified first motion type.
  • the processor 220 may obtain motion information 530 of the first avatar based on predefined avatar motion information 520 built as a database in the memory 210 or an external device.
  • the processor 220 may identify the second motion type of the object based on the second characteristic information of the identified object.
  • the processor 220 may identify predefined second avatar motion information corresponding to the identified second motion type.
  • the motion type may represent one of various actions (or poses) that the object can take.
  • Various movements (or poses) may include at least one of continuous movement or stationary movement.
  • the first motion type may be a first posture identified from the first image frame 510-1
  • the second motion type may be a second posture identified from the second image frame 510-3.
  • Predefined avatar motion information may be predefined information representing various movements of an object.
  • the motion information includes information about various motion types (e.g., information that can indicate the motion type, such as a motion vector) depending on the type, appearance, etc. of the avatar, or a virtual space corresponding to the motion type. It may be information including a phase motion image. However, the information included in the motion information is not limited to this and may include various information about the operation and shape of the object.
  • the processor 220 determines the first motion type identified from the first image frame 510-1.
  • the second avatar motion information 530-3 corresponding to the second motion type identified from the corresponding first avatar motion information 530-1 and the second video frame 510-3 is stored in a database It can be obtained from defined avatar motion information 520.
  • the predefined first avatar motion information 530-1 may include a first motion image
  • the predefined second avatar motion information 530-3 may include a second motion image.
  • the processor 220 identifies motion information corresponding to the motion type of the identified object, and generates avatar motion information whose similarity with the motion information of the object is greater than or equal to a preset value as avatar motion information corresponding to the motion information of the object. It can be identified as: If avatar motion information whose similarity to the object's motion information is more than a preset value does not exist in the memory 210 or a database stored in an external device, the processor 220 generates avatar motion information corresponding to the motion information of the object. It can be obtained in other ways. For example, an avatar image can be created based on motion information of an object or characteristic information of an object.
  • Predefined avatar motion information corresponding to each of the plurality of motion types may be stored in the memory 210 or an external device.
  • the processor 220 performs a communication connection with the external device through the communication interface 250 to transmit information about the first motion type and the second motion type to an external device such as a server. Transmit to the device and receive predefined first avatar motion information and predefined second avatar motion information from an external device.
  • the processor 220 identifies predefined avatar motion information corresponding to the motion type of the avatar, and obtains an avatar image based on the predefined avatar motion information to produce an avatar image that performs more standard and accurate motions. can be obtained.
  • the processor 220 may acquire the first avatar image 530-1 based on the first avatar motion image and information about the identified object, and obtain the first avatar image 530-1 based on the second avatar motion image and information about the identified object.
  • the second avatar image 530-3 may be obtained based on the information.
  • information about the object may include information about the user's gender, age, height, body type, clothing, accessories, etc., which can create the appearance of the avatar motion image.
  • the processor 220 uses the first avatar image 530-1 obtained from the first image frame 510-1 and the second avatar image obtained from the second image frame 510-3 ( Based on 530-3), an avatar image corresponding to the video frame 510-2 between the first video frame 510-1 and the second video frame 510-3 can be obtained.
  • the processor 220 creates the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3 based on the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3.
  • the middle avatar image 530-2 can be obtained.
  • the processor 220 may obtain a virtual space image including the final avatar image based on the first avatar image 530-1, the second avatar image 530-3, and the intermediate avatar image 530-2.
  • the intermediate avatar image 530-2 may be an avatar image representing an intermediate action between the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3.
  • the middle avatar image 530-2 is It may be an image representing an intermediate motion between the first posture and the second posture.
  • the arm angle of the middle avatar image 530-2 may be midway between the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3, and the degree of leg bending may also be the same. It may be somewhere between the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3.
  • the processor 220 generates an intermediate avatar image 530-2 representing an intermediate action between the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3.
  • Feature information corresponding to the avatar image 530-3 can be obtained by performing linear interpolation or applying temporal filtering to the feature information.
  • the processor 220 acquires the middle avatar image 530-2 and then uses the first avatar image 530-1, the second avatar image 530-3, and the middle avatar image 530-2. Based on this, it is possible to obtain a virtual space image that is more natural and corresponds accurately to the movement of real objects.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space based on the motion of an object included in image data and predefined avatar motion information, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 220 may identify an object in the image (610).
  • the processor 220 may identify the motion type of the object (620).
  • the processor 220 may identify the first motion type of the object included in the specific image frame (620-1), and the processor 220 may identify the same object as the above object included in the specific image frame and another image frame.
  • the second motion type can be identified (620-2).
  • the processor 220 may identify predefined first avatar motion information corresponding to the first motion type (630-1).
  • the processor 220 may identify predefined second avatar motion information corresponding to the second motion type (630-2).
  • the processor 220 acquires the first avatar image 530-1 based on the first avatar motion information (640-1) and acquires the second avatar image 530-3 based on the second avatar motion information. It can be done (640-2).
  • the processor 220 may obtain an intermediate avatar image 530-2 representing an intermediate action between the first avatar image 530-1 and the second avatar image 530-3 (650).
  • the processor 220 obtains a final avatar image based on the first avatar image 530-1, the second avatar image 530-3, and the intermediate avatar image 530-2 (660), and creates the final avatar image.
  • a virtual space image containing the image can be obtained.
  • the processor 220 may store the acquired virtual space image in the memory 210, transmit it to an external device such as a server, or control the display 260 to display it on the display 260.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 may acquire images 710 and 720 captured by the camera 240 showing a plurality of users and coaches exercising.
  • the electronic device 200 may obtain a virtual space image 730 including an avatar image by extracting/identifying characteristic information about the movements of a plurality of users and coaches included in the acquired images 710 and 720.
  • the electronic device 200 controls the display 260 to display the acquired virtual space image 730 so that it can observe in real time what actions are being taken by multiple users and coaches currently connected to each other.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 can acquire an image 810 captured by a camera 240 of singers performing on stage and spectators in the audience at a concert site.
  • the electronic device 200 may obtain virtual space images 820 and 830 including an avatar image by extracting/identifying characteristic information about the movements of the performing singers and the spectators in the audience included in the acquired video data.
  • the electronic device 200 controls the display 260 to display the virtual space images 820 and 830 so that the singers and the audience can see the singers and the audience in their own space (e.g., home) and with several other people at the actual concert site. It can provide an experience in a virtual space, such as watching a performance.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an avatar image in a virtual space created based on image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 can acquire images 910 and 930 captured by the camera 240 of a teacher teaching in a classroom.
  • the image acquired by the electronic device by shooting with the camera 240 may include images of not only the teacher but also the students.
  • the electronic device 200 may obtain virtual space images 920 and 940 including an avatar image by extracting/identifying characteristic information about the teacher's movements included in the acquired images 910 and 930.
  • the electronic device 200 controls the display 260 to display the virtual space images 920 and 940 so that the teacher and students can view the virtual space as if they were actually taking a class in a classroom in their own space (e.g., at home). Experience can be provided.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space corresponding to a plurality of objects included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 may obtain an avatar image 1100 on the virtual computer from the image data 1000.
  • the electronic device 200 may acquire image frame information by inputting image data 1000 captured by the camera 240 or previously stored in the memory 210 or an external device to an image data decoder (S1010).
  • the electronic device 200 may identify an object included in the acquired image frame (S1020).
  • the electronic device 200 can identify characteristic information of the first object included in the image frame (S1030-1) and identify characteristic information of the second object included in the image frame (S1030-2).
  • the electronic device 200 may acquire the first avatar image by generating a natural motion corresponding to the first object (S1040-1).
  • the electronic device 200 may acquire a second avatar image by generating a natural motion corresponding to the second object (S1040-2).
  • the electronic device 200 can generate motion based on temporal filtering or motion restriction information to generate motion consistent with reality, acquire an avatar image, and acquire a virtual space image including the avatar image. .
  • the electronic device 200 may post-process the acquired first avatar image, second avatar image, and virtual space image (S1050-1, S1050-2).
  • post-processing may include image encoding, compression, etc.
  • the electronic device 200 may store the post-processed virtual space image in the memory 210 or transmit it to an external device such as a server.
  • the processor 220 may control the display 260 to display a virtual space image.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space by correcting feature information of an object included in image data, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 may obtain information about the image frame by inputting image data 1000 into an image data decoder (S1110).
  • the electronic device 200 may preprocess the acquired image frame (S1120).
  • preprocessing may include image frame resizing, multi-frame extraction, etc.
  • the electronic device 200 can identify objects included in the preprocessed image frame (S1130).
  • the electronic device 200 may extract/identify characteristic information of the identified object (S1140).
  • the electronic device 200 may correct or process characteristic information of the extracted/identified object to obtain an avatar image corresponding to the object (S1150).
  • the electronic device 200 may utilize temporal filtering information or motion restriction information when correcting or processing feature information.
  • the electronic device 200 may obtain a virtual space image including a natural avatar image that more closely matches the actual appearance by correcting or processing feature information using temporal filtering information or motion restriction information.
  • the electronic device 200 may post-process the virtual space image including the acquired avatar image (S1160).
  • the electronic device 200 may control the display 260 to store the virtual space image including the post-processed avatar image in the memory 210, transmit it to an external device such as a server, or display it on the screen.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a process of acquiring an avatar image in a virtual space based on the motion of an object included in image data and predefined avatar motion information, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 can obtain information about the video frame by inputting video data 1000 into the video data decoder (S1210).
  • the electronic device 200 may preprocess the acquired image frame (S1220).
  • the electronic device 200 can identify objects included in the preprocessed image frame (S1230).
  • the electronic device 200 may extract/identify characteristic information of the identified object (S1240).
  • the electronic device 200 may classify the motion of the object based on the characteristic information of the identified object (S1250).
  • the types of motion classified here may refer to the various types of actions that an object can take. For example, various movements such as squatting with arms spread out, standing at attention, running, etc. may constitute a type of motion or type of movement.
  • the electronic device 200 stores the object's motion information or feature information in predefined avatar motion information or predefined avatar image information included in the predefined avatar image database 1050. It is possible to identify whether it corresponds (S1260).
  • the electronic device 200 may obtain an avatar image corresponding to an object based on predefined avatar motion information or predefined avatar image information identified as corresponding to motion information or feature information of the object.
  • the electronic device 200 may obtain an intermediate avatar image by generating a motion necessary to represent an operation process (S1270).
  • the electronic device 200 may acquire a virtual space image including a final avatar image representing the entire operation process based on the obtained avatar image and the intermediate avatar image.
  • the electronic device 200 may post-process the virtual space image including the final avatar image (S1280).
  • the electronic device 200 controls the display 260 to store the virtual space image including the post-processed avatar image in the memory 210, transmit it to an external device such as a server, or display it on the screen. You can.
  • FIG. 13 is a flowchart for explaining the operation of the electronic device 200 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 may acquire a plurality of image frames included in a user-captured image through an image decoder (S1310).
  • the image may be a real-time image captured through the camera 240, but is not limited to this and may also be an image that has been captured in advance and stored in the memory 210 or an external device.
  • the electronic device 200 may identify an object containing motion information based on a plurality of image frames (S1320).
  • the motion information may be information about the motion of the object and may include characteristic information about the motion of the object.
  • the electronic device 200 obtains characteristic information of the first object based on a first extraction method from the first image frame, Characteristic information of the second object may be obtained based on the second extraction method.
  • the electronic device 200 may obtain first characteristic information of an object identified in a first image frame among a plurality of image frames (S1330).
  • the electronic device 200 may acquire a first avatar image corresponding to the identified object based on the acquired first characteristic information (S1340).
  • the electronic device 200 may obtain characteristic information of the first object based on the first extraction method and acquire characteristic information of the second object based on the second extraction method in the second image frame.
  • the first characteristic information may be information about the shape, shape, and length of the identified object, the angle of the bent part included in the object, the position of each component forming the object, the joint position, the bent part, and the characteristic part.
  • the electronic device 200 may obtain second characteristic information of an object identified in a second image frame among a plurality of image frames (S1350).
  • the electronic device 200 may acquire a second avatar image corresponding to the identified object based on the acquired second characteristic information (S1360).
  • the electronic device 200 may obtain an avatar image corresponding to the first object based on characteristic information of the first object, and obtain an avatar image corresponding to the second object based on characteristic information of the second object.
  • the electronic device 200 acquires an avatar image corresponding to characteristic information of the first object based on the first motion generation information, and obtains an avatar image corresponding to the characteristic information of the second object based on the second motion generation information.
  • the first motion generation information and the second motion generation information may be different motion restriction information.
  • the electronic device 200 may identify the first motion type of the object based on the first characteristic information of the identified object.
  • the electronic device 200 may identify predefined first avatar motion information corresponding to the identified first motion type.
  • the predefined first avatar motion information may include a first motion image
  • the predefined second avatar motion information may include a second motion image.
  • the electronic device 200 may acquire the first avatar image based on predefined first avatar motion information.
  • the electronic device 200 may identify the second motion type of the object based on the second characteristic information of the identified object.
  • the electronic device 200 may identify predefined second avatar motion information corresponding to the identified second motion type.
  • the electronic device 200 may acquire a second avatar image based on predefined second avatar motion information.
  • the electronic device 200 may obtain an avatar image intermediate between the first avatar image and the second avatar image based on the first avatar image and the second avatar image.
  • the electronic device 200 may obtain a final avatar image based on the first avatar image, the second avatar image, and the intermediate avatar image.
  • the electronic device 200 may acquire a virtual space image based on the first avatar image and the second avatar image (S1370).
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smartphones) or online.
  • a machine-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play StoreTM
  • two user devices e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smartphones) or online.
  • at least a portion of the computer program product e.g., a downloadable app
  • a machine-readable storage medium such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server. It can be temporarily stored or created temporarily.

Abstract

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

Description

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

Claims (15)

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

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102238036B1 (ko) * 2019-04-01 2021-04-08 라인 가부시키가이샤 영상 처리 방법 및 시스템
KR102241414B1 (ko) * 2020-10-23 2021-04-19 아이디어링크 주식회사 머신 러닝 모델을 이용한 특정 움직임에 대한 피드백을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20210087680A (ko) * 2020-01-03 2021-07-13 네이버 주식회사 입력 영상에 포함된 객체의 3차원 포즈를 추정하기 위한 데이터를 생성하는 방법 및 장치와 3차원 포즈 추정을 위한 추론 모델
KR20220012203A (ko) * 2020-07-22 2022-02-03 (주) 애니펜 애니메이션을 저작하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
KR102361728B1 (ko) * 2018-12-19 2022-02-11 (주) 애니펜 애니메이션 시퀀스를 생성하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102361728B1 (ko) * 2018-12-19 2022-02-11 (주) 애니펜 애니메이션 시퀀스를 생성하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
KR102238036B1 (ko) * 2019-04-01 2021-04-08 라인 가부시키가이샤 영상 처리 방법 및 시스템
KR20210087680A (ko) * 2020-01-03 2021-07-13 네이버 주식회사 입력 영상에 포함된 객체의 3차원 포즈를 추정하기 위한 데이터를 생성하는 방법 및 장치와 3차원 포즈 추정을 위한 추론 모델
KR20220012203A (ko) * 2020-07-22 2022-02-03 (주) 애니펜 애니메이션을 저작하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
KR102241414B1 (ko) * 2020-10-23 2021-04-19 아이디어링크 주식회사 머신 러닝 모델을 이용한 특정 움직임에 대한 피드백을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법

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