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영상에 포함된 복수의 프레임들 간의 코사인 값에 기초하여 상기 복수의 프레임들 간의 코사인 유사도를 계산하는 단계; 및상기 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 프레임들 중에서 하나 이상의 키 프레임을 선택하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제1항에 있어서,상기 키 프레임은 상기 영상을 구성하는 하나 이상의 신을 대표하는 프레임인 키 프레임 선택 방법
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제1항에 있어서,상기 코사인 유사도는 상기 복수의 프레임들이 유사한지 여부를 나타내는 지표인 키 프레임 선택 방법
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제1항에 있어서,상기 계산하는 단계는,CNN(convolutional neural network)을 이용하여 상기 복수의 프레임들의 특징 벡터들을 추출하는 단계;상기 특징 벡터들 간의 상기 코사인 값을 계산하는 단계; 및상기 코사인 값에 기초하여 상기 코사인 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제1항에 있어서,상기 선택하는 단계는,상기 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 프레임들 간의 유사 여부를 결정하는 단계;상기 복수의 프레임들 간의 유사 여부에 기초하여 상기 복수의 프레임들 중에서 복수의 후보 키 프레임들을 선택하는 단계;상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 값에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도를 계산하는 단계; 및상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 키 프레임을 선택하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제5항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 복수의 프레임들 중에서 순차적인 임의의 두 프레임들 간의 코사인 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 임의의 두 프레임들이 유사하다고 결정하는 단계; 및상기 복수의 프레임들 중에서 상기 임의의 두 프레임들 간의 코사인 유사도가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 임의의 두 프레임들이 유사하지 않다고 결정하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제5항에 있어서,상기 복수의 후보 키 프레임들을 선택하는 단계는,상기 복수의 프레임들 간의 유사 여부에 기초하여 상기 복수의 프레임들의 유사 프레임 수를 카운팅하는 단계; 및상기 복수의 프레임들 중에서 상기 유사 프레임 수가 높은 프레임들을 상기 복수의 후보 키 프레임들로 선택하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제5항에 있어서,상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 키 프레임을 선택하는 단계는,상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 유사 여부를 결정하는 단계; 및상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 유사 여부에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 하나 이상의 후보 키 프레임을 상기 키 프레임으로 선택하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제8항에 있어서,상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 유사 여부를 결정하는 단계는,상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 순차적인 임의의 두 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 임의의 두 후보 키 프레임들이 유사하다고 결정하는 단계; 및상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 임의의 두 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 임의의 두 후보 키 프레임들이 유사하지 않다고 결정하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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제8항에 있어서,상기 하나 이상의 후보 키 프레임을 상기 키 프레임으로 선택하는 단계는,상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 서로 유사한 후보 키 프레임들을 그룹화하여 추출하는 단계;그룹화된 후보 키 프레임들 중에서 프레임 순서가 빠른 어느 하나의 후보 키 프레임을 선택하는 단계; 및상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 그룹화된 후보 키 프레임들을 제외한 나머지 후보 키 프레임들과 상기 어느 하나의 후보 키 프레임을 상기 키 프레임으로 선택하는 단계를 포함하는 키 프레임 선택 방법
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통신 모듈; 및영상에 포함된 복수의 프레임들 간의 코사인 값에 기초하여 상기 복수의 프레임들 간의 코사인 유사도를 계산하고, 상기 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 프레임들 중에서 하나 이상의 키 프레임을 선택하는 컨트롤러를 포함하는 키 프레임 선택 장치
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제11항에 있어서,상기 키 프레임은 상기 영상을 구성하는 하나 이상의 신을 대표하는 프레임인 키 프레임 선택 장치
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제11항에 있어서,상기 코사인 유사도는 상기 복수의 프레임들이 유사한지 여부를 나타내는 지표인 키 프레임 선택 장치
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제11항에 있어서,상기 컨트롤러는,CNN(convolutional neural network)을 이용하여 상기 복수의 프레임들의 특징 벡터들을 추출하고, 상기 특징 벡터들 간의 상기 코사인 값을 계산하고, 상기 코사인 값에 기초하여 상기 코사인 유사도를 계산하는 키 프레임 선택 장치
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제11항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 프레임들 간의 유사 여부를 결정하고, 상기 복수의 프레임들 간의 유사 여부에 기초하여 상기 복수의 프레임들 중에서 복수의 후보 키 프레임들을 선택하고, 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 값에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도를 계산하고, 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 키 프레임을 선택하는 키 프레임 선택 장치
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제15항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 프레임들 중에서 순차적인 임의의 두 프레임들 간의 코사인 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 임의의 두 프레임들이 유사하다고 결정하고,상기 복수의 프레임들 중에서 상기 임의의 두 프레임들 간의 코사인 유사도가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 임의의 두 프레임들이 유사하지 않다고 결정하는 키 프레임 선택 장치
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제15항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 프레임들 간의 유사 여부에 기초하여 상기 복수의 프레임들의 유사 프레임 수를 카운팅하고, 상기 복수의 프레임들 중에서 상기 유사 프레임 수가 높은 프레임들을 상기 복수의 후보 키 프레임들로 선택하는 키 프레임 선택 장치
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제15항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 유사 여부를 결정하고, 상기 복수의 후보 키 프레임들 간의 유사 여부에 기초하여 상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 하나 이상의 후보 키 프레임을 상기 키 프레임으로 선택하는 키 프레임 선택 장치
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제18항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 순차적인 임의의 두 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도가 임계값 이상인 경우, 상기 임의의 두 후보 키 프레임들이 유사하다고 결정하고,상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 임의의 두 후보 키 프레임들 간의 코사인 유사도가 상기 임계값 미만인 경우, 상기 임의의 두 후보 키 프레임들이 유사하지 않다고 결정하는 키 프레임 선택 장치
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제18항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 서로 유사한 후보 키 프레임들을 그룹화하여 추출하고, 그룹화된 후보 키 프레임들 중에서 프레임 순서가 빠른 어느 하나의 후보 키 프레임을 선택하고, 상기 복수의 후보 키 프레임들 중에서 상기 그룹화된 후보 키 프레임들을 제외한 나머지 후보 키 프레임들과 상기 어느 하나의 후보 키 프레임을 상기 키 프레임으로 선택하는 키 프레임 선택 장치
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