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이미지 내에서 음식이 위치하는 영역을 탐색하여 다수 개의 후보 영역들을 검출하는 음식 영역 검출부와, 후보 영역들 간의 겹치는 영역에 대한 비율에 따라 후보 영역들을 그룹화하는 후보 영역 정제부와, 상기 후보 영역 정제부에 의해 그룹화된 후보 영역들에서 음식 영역의 위치 및 음식 종류를 결정하는 검색 결과 생성부를 포함함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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제1 항에 있어서, 상기 음식 영역 검출부는상기 이미지를 최소 식별 단위의 배수에 따라 음식 영역의 크기별로 리사이징(Resizing)하고, 소정 크기의 슬라이딩 윈도우로 학습하여 생성된 특징 벡터의 학습 모델을 이용하여 후보 영역들을 검출함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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제1 항에 있어서, 상기 음식 영역 검출부는후보 영역들 중 소정 기준 크기에 부합하는 후보 영역들을 선별함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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제3 항에 있어서, 상기 후보 영역 선별부는상기 단축과 장축의 비가 소정 값이 아니거나, 소정 크기 이하일 경우 후보 영역에서 제외함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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제1 항에 있어서, 상기 후보 영역 정제부는상기 후보 영역들의 비율의 평균값을 계산하여 소정 갯수의 상위 후보 영역들을 선별하는 상위 후보 결정부와,상기 선별된 상위 후보 영역들에 대해서 각 비율에 따라 임계값(threshold)을 정해 후보 영역들을 그룹화하는 그룹핑부를 포함함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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제1 항에 있어서, 상기 후보 영역 정제부는상기 두 개의 후보 영역들 간의 작은 영역 대비 큰 영역의 겹치는 영역의 비율을 측정하고, 비율이 1 이상일 경우 후보 영역에서 제외함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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제1 항에 있어서, 상기 검색 결과 생성부는검출된 후보 영역들에서 소정 학습 모델을 이용하여 가능한 음식 종류의 확률을 계산하여 순차적으로 정렬하고, 최고 확률의 음식 종류를 후보 영역으로 결정함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 장치
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이미지 내에서 음식이 위치하는 영역을 탐색하여 다수 개의 후보 영역들을 검출하는 단계와, 후보 영역들 간의 겹치는 영역에 대한 비율에 따라 후보 영역들을 그룹화하는 단계와, 상기 후보 영역 정제부에 의해 그룹화된 후보 영역들에서 음식 영역의 위치 및 음식 종류를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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제8 항에 있어서, 상기 검출하는 단계는상기 이미지를 최소 식별 단위의 배수에 따라 음식 영역의 크기별로 리사이징(Resizing)하고, 소정 크기의 슬라이딩 윈도우로 학습하여 생성된 특징 벡터의 학습 모델을 이용하여 후보 영역들을 모두 검출함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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제8 항에 있어서, 상기 검출하는 단계는후보 영역들 중 소정 기준 크기에 부합하는 후보 영역들을 선별하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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제10 항에 있어서, 상기 선별하는 단계는상기 단축과 장축의 비가 소정 값이 아니거나, 소정 크기 이하일 경우 후보 영역에서 제외함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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제8 항에 있어서, 상기 그룹화하는 단계는상기 후보 영역들의 비율의 평균값을 계산하여 소정 갯수의 상위 후보 영역들을 선별하는 단계와,상기 선별된 상위 후보 영역들에 대해서 각 비율에 따라 임계값(threshold)을 정해 후보 영역들을 그룹화하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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제8 항에 있어서, 상기 그룹화하는 단계는상기 두 개의 후보 영역들 간의 작은 영역 대비 큰 영역의 겹치는 영역의 비율을 측정하고, 비율이 1 이상일 경우 후보 영역에서 제외함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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제8 항에 있어서, 상기 결정하는 단계는검출된 후보 영역들에서 소정 학습 모델을 이용하여 가능한 음식 종류의 확률을 계산하여 순차적으로 정렬하고, 최고 확률의 음식 종류를 후보 영역으로 결정함을 특징으로 하는 음식 검색 서비스 제공 방법
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