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비디오에 대한 사전처리를 수행하는 방법으로서,(a) 기계학습(machine learning)을 활용한 등장인물의 얼굴 감지를 수행하는 단계;(b) 상기 비디오에 등장하는 인물의 몸(인체)을 감지하는 단계; 및(c) 상기 단계(a)의 얼굴과 상기 단계(b)의 인체를 동일인물의 것으로 매칭시키는 단계를 포함하고,상기 단계(a)는,(a1) 기 설정된 시간 간격으로 화면 프레임(frame)을 샘플링하는 단계;(a2) 얼굴감지 알고리즘을 이용하여 등장인물들의 얼굴 이미지를 확보하는 단계; 및(a3) 확보된 얼굴 이미지를 기반으로 동일인물에 해당하는 얼굴 이미지들을 클러스터링(clustering)하는 단계를 포함하며,상기 단계(a3) 이후,(a4) 상기 단계(a3)에서 클러스터링된 결과에 대하여, 크라우드 단말(crowd)들로부터, 보완 클러스터링된 결과를 수신하여 이로부터 최종 클러스터링 결과를 산출하는 크라우드소싱(crowdsourcing) 단계를 더 포함하고,상기 보완 클러스터링된 결과는,기계학습에 의하여 1차 수행된 클러스터링에서 앞모습, 옆모습 및 다른 표정을 포함하는 원인들 중 하나 이상의 원인으로 인하여 다른 인물이라고 판단되어 다른 클러스터로 분류된 결과에 대하여, 크라우드 단말들이 동일인물로 판단하여 하나의 클러스터로 재 클러스터링한 결과인,비디오 사전처리 방법
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청구항 1에 있어서,상기 단계(a) 이전에,(a0) 사전처리를 수행할 비디오에 대하여, 사전처리 가능한 비디오인지 여부에 대한 판단 결과를 크라우드 단말로부터 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 단계(a) 이후의 단계는,상기 단계(a0)의 판단 결과가, 사전처리 가능한 비디오인 경우에 수행하는 것을 특징으로 하는 비디오 사전처리 방법
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청구항 1에 있어서,상기 단계(a3)에서,총 클러스터의 수를 미리 설정한 후 상기 클러스터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 비디오 사전처리 방법
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청구항 1에 있어서,상기 단계(b)는,(b1) 상기 비디오에 등장하는 인물의 몸(인체)을 감지하는 단계; 및(b2) 상기 비디오 각 프레임에서 감지된 인체들에 대하여, 동일인물의 인체인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 사전처리 방법
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청구항 6에 있어서,상기 단계(b2) 이후,(b3) 상기 단계(b2)의 동일인물 인체여부 판단 결과에 대하여, 크라우드 단말(crowd)들로부터, 오류 정정된 결과를 수신하여 이로부터 최종 동일인물 인체여부 판단 결과를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 사전처리 방법
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청구항 1에 있어서,상기 단계(c)의 동일인물의 얼굴과 인체의 매칭은,크라우드 단말들에 의해 매칭된 결과를 수신하여 이로부터 최종 얼굴 및 인체 매칭 결과를 산출하는 방식으로 수행되는 것을 특징으로 하는 비디오 사전처리 방법
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비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여,(a) 기계학습(machine learning)을 활용한 등장인물의 얼굴 감지를 수행하는 단계;(b) 상기 비디오에 등장하는 인물의 몸(인체)을 감지하는 단계; 및(c) 상기 단계(a)의 얼굴과 상기 단계(b)의 인체를 동일인물의 것으로 매칭시키는 단계가 실행되도록 하는 명령을 포함하고,상기 단계(a)는,(a1) 기 설정된 시간 간격으로 화면 프레임(frame)을 샘플링하는 단계;(a2) 얼굴감지 알고리즘을 이용하여 등장인물들의 얼굴 이미지를 확보하는 단계; 및(a3) 확보된 얼굴 이미지를 기반으로 동일인물에 해당하는 얼굴 이미지들을 클러스터링(clustering)하는 단계를 포함하며,상기 단계(a3) 이후,(a4) 상기 단계(a3)에서 클러스터링된 결과에 대하여, 크라우드 단말(crowd)들로부터, 보완 클러스터링된 결과를 수신하여 이로부터 최종 클러스터링 결과를 산출하는 크라우드소싱(crowdsourcing) 단계를 더 포함하고,상기 보완 클러스터링된 결과는,기계학습에 의하여 1차 수행된 클러스터링에서 앞모습, 옆모습 및 다른 표정을 포함하는 원인들 중 하나 이상의 원인으로 인하여 다른 인물이라고 판단되어 다른 클러스터로 분류된 결과에 대하여, 크라우드 단말들이 동일인물로 판단하여 하나의 클러스터로 재 클러스터링한 결과인,비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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청구항 9에 있어서,상기 단계(a) 이전에,(a0) 사전처리를 수행할 비디오에 대하여, 사전처리 가능한 비디오인지 여부에 대한 판단 결과를 크라우드 단말로부터 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 단계(a) 이후의 단계는,상기 단계(a0)의 판단 결과가, 사전처리 가능한 비디오인 경우에 수행하는 것을 특징으로 하는, 비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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청구항 9에 있어서,상기 단계(a3)에서,총 클러스터의 수를 미리 설정한 후 상기 클러스터링을 수행하는 것을 특징으로 하는, 비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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청구항 9에 있어서,상기 단계(b)는,(b1) 상기 비디오에 등장하는 인물의 몸(인체)을 감지하는 단계; 및(b2) 상기 비디오 각 프레임에서 감지된 인체에 대하여, 동일인물의 인체인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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청구항 14에 있어서,상기 단계(b2) 이후,(b3) 상기 단계(b2)의 동일인물 인체여부 판단 결과에 대하여, 크라우드 단말(crowd)들로부터, 오류 정정된 결과를 수신하여 이로부터 최종 동일인물 인체여부 판단 결과를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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청구항 9에 있어서,상기 단계(c)의 동일인물의 얼굴과 인체의 매칭은,크라우드 단말들에 의해 매칭된 결과를 수신하여 이로부터 최종 얼굴 및 인체 매칭 결과를 산출하는 방식으로 수행되는 것을 특징으로 하는, 비디오 사전처리 방법을 수행하기 위하여 비일시적 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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비디오 사전처리 방법을 수행하기 위한 장치로서,적어도 하나의 프로세서; 및,컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 메모리를 포함하되,상기 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여,(a) 기계학습(machine learning)을 활용한 등장인물의 얼굴 감지를 수행하는 단계;(b) 상기 비디오에 등장하는 인물의 몸(인체)을 감지하는 단계; 및(c) 상기 단계(a)의 얼굴과 상기 단계(b)의 인체를 동일인물의 것으로 매칭시키는 단계가 실행되도록 하고,상기 단계(a)는,(a1) 기 설정된 시간 간격으로 화면 프레임(frame)을 샘플링하는 단계;(a2) 얼굴감지 알고리즘을 이용하여 등장인물들의 얼굴 이미지를 확보하는 단계; 및(a3) 확보된 얼굴 이미지를 기반으로 동일인물에 해당하는 얼굴 이미지들을 클러스터링(clustering)하는 단계를 포함하며,상기 단계(a3) 이후,(a4) 상기 단계(a3)에서 클러스터링된 결과에 대하여, 크라우드 단말(crowd)들로부터, 보완 클러스터링된 결과를 수신하여 이로부터 최종 클러스터링 결과를 산출하는 크라우드소싱(crowdsourcing) 단계를 더 포함하고,상기 보완 클러스터링된 결과는,기계학습에 의하여 1차 수행된 클러스터링에서 앞모습, 옆모습 및 다른 표정을 포함하는 원인들 중 하나 이상의 원인으로 인하여 다른 인물이라고 판단되어 다른 클러스터로 분류된 결과에 대하여, 크라우드 단말들이 동일인물로 판단하여 하나의 클러스터로 재 클러스터링한 결과인,비디오 사전처리 방법을 수행하기 위한 장치
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