| 1 |
1
적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어를 실행함으로써, 입력 영상 프레임을 학습 네트워크 모델에 적용하여 관심 영역에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득된 관심 영역에 대한 정보에 기초하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하여 출력 영상 프레임을 획득하며, 상기 학습 네트워크 모델은, 상기 입력 영상 프레임에서 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하도록 학습된 모델인, 영상 처리 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 관심 영역에 대한 정보는, 상기 관심 영역의 크기 정보, 위치 정보 또는 타입 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 영상 처리 장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 관심 영역에 대한 정보는, 상기 관심 영역에 대응되는 상기 입력 영상 프레임의 수평 방향 위치 정보 및 크기 정보를 포함하는 1차원 정보인, 영상 처리 장치
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 1차원 정보의 크기 또는 상기 1차원 정보에 대응되는 객체의 타입 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 1차원 정보 중 적어도 하나의 1차원 정보를 식별하고, 식별된 1차원 정보에 기초하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하는, 영상 처리 장치
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 관심 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 제1 변환 가중치를 적용하고, 나머지 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 제2 변환 가중치를 적용하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하며,상기 제2 변환 가중치는, 상기 입력 영상 프레임에 대한 해상도 정보 및 상기 출력 영상 프레임에 대한 해상도 정보에 기초하여 획득되는, 영상 처리 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 관심 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 상기 제1 변환 가중치를 적용하여 크기를 유지하고, 나머지 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 상기 제2 변환 가중치를 적용하여 확대 스케일링하는, 영상 처리 장치
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 프로세서는, 제1 입력 영상 프레임 및 상기 제1 입력 영상 프레임 이전에 입력된 적어도 하나의 제2 입력 영상 프레임 각각에서 획득된 상기 관심 영역에 대한 정보를 누적하고, 누적된 정보에 기초하여 상기 제1 입력 영상 프레임에 대응되는 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하는, 영상 처리 장치
|
| 8 |
8
제7항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 제1 입력 영상 프레임 및 상기 제2 입력 영상 프레임 각각에서 획득된 상기 관심 영역에 대한 크기 정보 및 위치 정보에 기초하여 상기 관심 영역의 평균 크기 정보 및 평균 위치 정보를 획득하고, 상기 관심 영역의 평균 크기 정보 및 평균 위치 정보에 기초하여 상기 제1 입력 영상 프레임에 대응되는 출력 영상 프레임을 획득하는, 영상 처리 장치
|
| 9 |
9
제1항에 있어서, 상기 학습 네트워크 모델은, 상기 입력 영상 프레임에 포함된 객체 관련 정보를 검출하는 특징 검출부 및 상기 관심 영역의 크기 정보, 위치 정보 및 타입 정보를 획득하는 특징 맵 추출부를 포함하는, 영상 처리 장치
|
| 10 |
10
제1항에 있어서, 상기 학습 네트워크 모델은,관심 영역에 대한 정보 및 상기 관심 영역에 대한 정보에 대응되는 복수의 이미지를 이용하여 상기 학습 네트워크 모델에 포함된 뉴럴 네트워크의 가중치를 학습하는, 영상 처리 장치
|
| 11 |
11
제1항에 있어서, 디스플레이;를 더 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 획득된 출력 영상 프레임을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 영상 처리 장치
|
| 12 |
12
영상 처리 장치의 영상 처리 방법에 있어서, 입력 영상 프레임을 학습 네트워크 모델에 적용하여 관심 영역에 대한 정보를 획득하는 단계; 및 상기 관심 영역에 대한 정보에 기초하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하여 출력 영상 프레임을 획득하는 단계;를 포함하며, 상기 학습 네트워크 모델은, 상기 입력 영상 프레임에서 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하도록 학습된 모델인, 영상 처리 방법
|
| 13 |
13
제12항에 있어서, 상기 관심 영역에 대한 정보는, 상기 관심 영역의 크기 정보, 위치 정보 또는 타입 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 영상 처리 방법
|
| 14 |
14
제12항에 있어서, 상기 관심 영역에 대한 정보는, 상기 관심 영역에 대응되는 상기 입력 영상 프레임의 수평 방향 위치 정보 및 크기 정보를 포함하는 1차원 정보인, 영상 처리 방법
|
| 15 |
15
제14항에 있어서, 상기 출력 영상 프레임을 획득하는 단계는, 상기 1차원 정보의 크기 또는 상기 1차원 정보에 대응되는 객체의 타입 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 1차원 정보 중 적어도 하나의 1차원 정보를 식별하고, 식별된 1차원 정보에 기초하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하는, 영상 처리 방법
|
| 16 |
16
제12항에 있어서, 상기 출력 영상 프레임을 획득하는 단계는, 상기 관심 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 제1 변환 가중치를 적용하고, 나머지 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 제2 변환 가중치를 적용하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하며,상기 제2 변환 가중치는, 상기 입력 영상 프레임에 대한 해상도 정보 및 상기 출력 영상 프레임에 대한 해상도 정보에 기초하여 획득되는, 영상 처리 방법
|
| 17 |
17
제16항에 있어서, 상기 출력 영상 프레임을 획득하는 단계는, 상기 관심 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 상기 제1 변환 가중치를 적용하여 크기를 유지하고, 나머지 영역에 대응되는 픽셀에 대해서는 상기 제2 변환 가중치를 적용하여 확대 스케일링하는, 영상 처리 방법
|
| 18 |
18
제12항에 있어서, 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하는 단계는, 제1 입력 영상 프레임 및 상기 제1 입력 영상 프레임 이전에 입력된 적어도 하나의 제2 입력 영상 프레임 각각에서 획득된 상기 관심 영역에 대한 정보를 누적하고, 누적된 정보에 기초하여 상기 제1 입력 영상 프레임에 대응되는 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하는, 영상 처리 방법
|
| 19 |
19
제18항에 있어서, 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하는 단계는, 상기 제1 입력 영상 프레임 및 상기 제2 입력 영상 프레임 각각에서 획득된 상기 관심 영역에 대한 크기 정보 및 위치 정보에 기초하여 상기 관심 영역의 평균 크기 정보 및 평균 위치 정보를 획득하며, 상기 출력 영상 프레임을 획득하는 단계는, 상기 관심 영역의 평균 크기 정보 및 평균 위치 정보에 기초하여 상기 제1 입력 영상 프레임에 대응되는 출력 영상 프레임을 획득하는, 영상 처리 방법
|
| 20 |
20
영상 처리 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 영상 처리 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 동작은, 입력 영상 프레임을 학습 네트워크 모델에 적용하여 관심 영역에 대한 정보를 획득하는 단계; 및 상기 관심 영역에 대한 정보에 기초하여 상기 입력 영상 프레임을 리타겟팅하여 상기 출력 영상 프레임을 획득하는 단계;를 포함하며, 상기 학습 네트워크 모델은, 상기 입력 영상 프레임에서 상기 관심 영역에 대한 정보를 획득하도록 학습된 모델인, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체
|
