(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンライン漫画コンテンツを構成する一つ以上の原本イメージからエッジ検出を介して関心領域を抽出する関心領域抽出部と；
前記関心領域を予め設定した正規化の大きさで正規化した正規化イメージを生成する正規化部と；
前記正規化イメージを予め設定した大きさの複数のブロックに分割し、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づいて前記ブロック別に一つ以上の支配勾配を算出する映像分析部と；
前記関心領域を構成する前記ブロック別の前記一つ以上の支配勾配を予め設定した基準に従って２進化処理したＮビット値の特徴点の情報を前記関心領域に対応して生成する特徴点抽出部；および
前記特徴点の情報を基準特徴点の情報として設定して、前記原本イメージに対応する前記オンライン漫画コンテンツのコンテンツ情報とマッチング保存し、識別対象イメージを受信する時、前記関心領域抽出部と、正規化部と、映像分析部および特徴点抽出部とを制御して、前記識別対象イメージに対応して特徴点の情報を生成した後、前記基準特徴点の情報と比べて、相互一致する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応して提供する制御部とを含む
関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。    
【請求項２】
前記コンテンツ情報は、前記オンライン漫画コンテンツの特定回においてその回の情報を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項３】
前記関心領域抽出部は、前記原本イメージを横および縦方向にスキャンしてエッジを検出し、前記オンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージが複数である場合、前記原本イメージを順に連結して、単一イメージで生成した後、前記エッジを検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項４】
前記関心領域抽出部は、前記原本イメージの上端、または、下端に接する特定の関心領域が存在する場合、前記特定の関心領域を除くか、前記原本イメージと連続する他の原本イメージから前記特定の関心領域に連続して繋がる関心領域を前記特定の関心領域に連結して、一つの関心領域と設定して抽出する
ことを特徴とする請求項３に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項５】
前記特徴点抽出部は、単位ブロックを予め設定した個数の複数のセルに分割し、ＨＯＧに基づいて単位セル別に算出した勾配を聚合して、方向別の勾配の大きさを算出し、予め設定した基準大きさ以上の大きさを有する一つ以上の支配勾配を前記単位ブロックに対応して算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項６】
前記特徴点抽出部は、前記一つ以上の支配勾配の各々の方向によって予め設定した複数の角度範囲別に支配勾配の存在可否を判断し、前記複数の角度範囲別に前記支配勾配の存在可否によって２進化処理する
ことを特徴とする請求項１に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項７】
前記制御部の制御によって前記基準特徴点の情報と前記コンテンツ情報がマッチングして保存される保存部をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項８】
前記制御部は、前記識別対象イメージに複数の関心領域が含まれた場合、前記複数の関心領域の各々の特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報によるコンテンツ情報を識別し、前記複数の関心領域に対応して複数の相違のコンテンツ情報が識別された場合、もっとも多く識別されたコンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の関心領域に基づくオンライン漫画識別システム。
【請求項９】
相違の複数のオンライン漫画コンテンツの各々に対応し、回次別に原本イメージの関心領域別の特徴点における基準特徴点の情報が回次別のコンテンツ情報とマッチングして保存されたDBを含むサーバーの関心領域に基づくオンライン漫画識別方法において、
識別対象イメージを受信し、前記識別対象イメージにおけるエッジ検出を介して関心領域を抽出する段階と；
前記関心領域を予め設定した正規化の大きさで正規化した正規化イメージを生成する段階と；
前記正規化イメージを予め設定した大きさの複数のブロックに分割し、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づいて前記ブロック別に一つ以上の支配勾配を算出する段階と；
前記関心領域を構成する前記ブロック別の前記一つ以上の支配勾配を予め設定した基準に従って２進化処理したＮビット値の特徴点の情報を前記関心領域に対応して生成する段階；および
前記特徴点の情報を前記基準特徴点の情報と比べて、前記特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報が存在する場合、該基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記ＤＢから抽出して、前記識別対象イメージを前記コンテンツ情報に対応するコンテンツと判断する段階とを含む
関心領域に基づくオンライン漫画識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関心領域に基づくオンライン漫画識別システムおよび方法に関する。さらに詳しくは、オンラインを介して提供されるオンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージと該原本イメージの一部、または、全部を複製した識別対象イメージの各々から関心領域を検出し、前記関心領域から抽出した特徴点に基づいて前記識別対象イメージに対応するオンライン漫画コンテンツを識別できるように提供する関心領域に基づくオンライン漫画識別システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
今、ネットワークを通じてオンライン（ｏｎｌｉｎｅ）を媒介とするコンテンツ（ｃｏｎｔｅｎｔｓ）の掲載および共有の機能が活性化していて、これを通じてコンテンツを製作して流通する著作権者は、様々なポータルサイトを通じて自分のコンテンツをアップロードして流通していて、これによってユーザーは、様々なコンテンツ著作物を、オンラインを介して容易に収得することができる。
【０００３】
しかし、オンラインを介するコンテンツの収得が容易になるにつれて、オンラインを介するコンテンツの複製がさらに容易になり、これによって、ポータルサイトを通じて掲載されたコンテンツをダウンロードするか、キャプチャーすることによって複製コンテンツを生成し、これを非法でオンラインを介して流通させる非法ケースの頻度がさらに増えている。
【０００４】
これによって、著作権者の権利が多く侵害されているだけでなく、著作物における正当な費用を提供してコンテンツを購読するユーザーも被害を受けている。
【０００５】
こういったコンテンツの中でも、ウェブ漫画（ｗｅｂ  ｔｏｏｎ）のようなオンライン漫画関連のコンテンツは、もっとも人気の高いコンテンツの一つであって、これによって、もっとも多くの非法複製コンテンツが横行する状況であるため、今こういったオンライン漫画と関連された非法複製コンテンツを予防するための様々な技術を適用して、非法複製コンテンツを識別し、予防するための技術が登場している。
【０００６】
例えば、オンライン漫画コンテンツを複製した非法複製コンテンツを構成する個別イメージの全ての特徴点等を抽出して、順に比べる方案が提案されているが、こういった方案を適用するためには、オンライン漫画コンテンツの全体領域でオンライン漫画コンテンツから抽出された特徴点が位置する空間領域に対応する領域を非法複製コンテンツから識別することが先行されるべきである。
【０００７】
しかし、非法複製者は、特定回のオンライン漫画コンテンツを任意の様々なサイズに変更するか、一部をクリッピングして非法複製コンテンツを生成するため、前述の方案を適用する時、オンライン漫画コンテンツから抽出された特徴点に対応する空間領域を非法複製コンテンツから特定することが難しく、全ての特徴点を抽出しても、これをマッチングさせることは難しいのみならず、一つのイメージの識別のために数々の特徴点データの抽出が要求され、これによって、演算量が大幅に増えるようになり、非法複製コンテンツの一つを識別するために、相当なる処理時間が要求される。このような方案は、非効率なだけでなく、パフォーマンス保証も難しいという問題がある。
【０００８】
さらに、オンライン漫画コンテンツをウェブサイトに掲示するサーバーで前記オンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージを複数のイメージとランダム分割して管理する場合、単一イメージで構成されるオンライン漫画コンテンツの特性上、特定場面が複数のイメージに分かれて配置される場合、が発生することがあり、こういった場合、原本イメージを構成する複数のイメージの各々に分かれた特定場面において特徴点を抽出しても、該単一原本イメージから特定場面を一部抜粋して非法複製したイメージとの比較が難しくなるという問題が発生する。
【０００９】
この時、前記特定場面は、単一カット、単一コマ、単一パネル、または、単一フレームで定義されることができる。
【００１０】
また、最近では、原本イメージの一部の場面（または、カット（ｃｕｔ））をキャプチャーのような方式で切り取って、チャットウィンドウの顔文字の用途や、削除防止のような様々な用途で使われていて、こういった用途で使われる場面イメージ（または、カットイメージ）に関心を示すユーザーが、該場面イメージが含まれたコンテンツを検索するために様々なイメージ検索に基づく検索ツールを用いているが、こういった場面イメージも、様々な大きさで製作され、前述によって原本イメージとの特徴点の比較を通じた検出が容易ではない。
【００１１】
従って、オンラインを介して掲載されたオンライン漫画を複製したコンテンツを簡単に識別できるように支えて、これを通じて非法複製コンテンツの流通を事前に遮断するとともにユーザーが関心のある特定場面のイメージと連関するコンテンツにおける情報を提供して、ユーザーの検索の便利性を高める代案が要求されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１２５９９７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、イメージから一つの意味のある場面（または、カット）で構成された関心領域を識別し、該関心領域を抽出して正規化した後、ＨＯＧに基づく映像分析を介して、特徴点を抽出する方式を介して識別対象イメージとオンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージの相互の関心領域別に特徴点を比較できるように支援することによって、既存の特徴点の抽出方式より演算量を大幅に減らせるように支援して、識別対象イメージに対応するコンテンツ識別における処理速度を高めるとともに、原本イメージを様々な形にクリッピングして生成するか、様々な大きさで製作した識別対象イメージと連関するコンテンツにおける識別の精度を高めることにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムは、オンライン漫画コンテンツを構成する一つ以上の原本イメージからエッジ検出を介して関心領域を抽出する関心領域抽出部と、前記関心領域を予め設定した正規化の大きさで正規化した正規化イメージを生成する正規化部と、前記正規化イメージを予め設定した大きさの複数のブロックに分割し、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づいて前記ブロック別に一つ以上の支配勾配を算出する映像分析部と、前記関心領域を構成する前記ブロック別の前記一つ以上の支配勾配を予め設定した基準に従って２進化処理したＮビット値の特徴点の情報を前記関心領域に対応して生成する特徴点抽出部および前記特徴点の情報を基準特徴点の情報として設定し、前記原本イメージに対応する前記オンライン漫画コンテンツのコンテンツ情報とマッチング保存し、識別対象イメージを受信する時、前記関心領域抽出部と、正規化部と、映像分析部および特徴点抽出部とを制御して、前記識別対象イメージに対応して特徴点の情報を生成した後、前記基準特徴点の情報と比べて、相互一致する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応して提供する制御部とを含むことができる。
【００１５】
本発明に関する一例として、前記コンテンツ情報は、前記オンライン漫画コンテンツの特定回においてその回の情報を含むことを特徴とすることができる。
【００１６】
本発明に関する一例として、前記関心領域抽出部は、前記原本イメージを横および縦方向にスキャンしてエッジを検出し、前記オンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージが複数である場合、前記原本イメージを順に連結して、単一イメージで生成した後、前記エッジを検出することを特徴とすることができる。
【００１７】
本発明に関する一例として、前記関心領域抽出部は、前記原本イメージの上端、または、下端に接する特定の関心領域が存在する場合、前記特定の関心領域を除くか、前記原本イメージと連続する他の原本イメージから前記特定の関心領域に連続して繋がる関心領域を前記特定の関心領域に連結して、一つの関心領域と設定して抽出することを特徴とすることができる。
【００１８】
本発明に関する一例として、前記特徴点抽出部は、単位ブロックを予め設定した個数の複数のセルに分割し、ＨＯＧに基づいて単位セル別に算出した勾配を聚合して、方向別の勾配の大きさを算出し、予め設定した基準大きさ以上の大きさを有する一つ以上の支配勾配を前記単位ブロックに対応して算出することを特徴とすることができる。
【００１９】
本発明に関する一例として、前記特徴点抽出部は、前記一つ以上の支配勾配の各々の方向によって予め設定した複数の角度範囲別に支配勾配の存在可否を判断し、前記複数の角度範囲別に前記支配勾配の存在可否によって２進化処理することを特徴とすることができる。
【００２０】
本発明に関する一例として、前記制御部の制御によって前記基準特徴点の情報と前記コンテンツ情報がマッチングして保存される保存部をさらに含むことを特徴とすることができる。
【００２１】
本発明に関する一例として、前記制御部は、前記識別対象イメージに複数の関心領域が含まれた場合、前記複数の関心領域の各々の特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報によるコンテンツ情報を識別し、前記複数の関心領域に対応して複数の相違のコンテンツ情報が識別された場合、もっとも多く識別されたコンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として提供することを特徴とすることができる。
【００２２】
本発明の実施例による相違の複数のオンライン漫画コンテンツの各々に対応し、回次別に原本イメージの関心領域別の特徴点における基準特徴点の情報が回次別のコンテンツ情報とマッチングして保存されたＤＢを含むサーバーの関心領域に基づくオンライン漫画識別方法は、識別対象イメージを受信し、前記識別対象イメージにおけるエッジ検出を介して関心領域を抽出する段階と、前記関心領域を予め設定した正規化の大きさで正規化した正規化イメージを生成する段階と、前記正規化イメージを予め設定した大きさの複数のブロックに分割し、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づいて前記ブロック別に一つ以上の支配勾配を算出する段階と、前記関心領域を構成する前記ブロック別の前記一つ以上の支配勾配を予め設定した基準に従って２進化処理したＮビット値の特徴点の情報を前記関心領域に対応して生成する段階および前記特徴点の情報を前記基準特徴点の情報と比べて、前記特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報が存在する場合、該基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記ＤＢから抽出し、前記識別対象イメージを前記コンテンツ情報に対応するコンテンツと判断する段階とを含むことができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明は、イメージから一つの意味のある場面（または、カット）で構成された関心領域を識別し、該関心領域を抽出して正規化した後、ＨＯＧに基づく映像分析を介して前記関心領域における特徴点を抽出する方式を介して原本イメージと識別対象イメージとの相互の関心領域別に特徴点を比較できるように支援することによって、原本イメージの不要の背景を除いた場面単位に比較が成されて、識別対象イメージと関連されたオンライン漫画コンテンツを識別する過程での処理速度を大きく向上させることができるのみならず、識別対象イメージを様々な大きさで構成しても、正規化された関心領域の単位で比較し、ＨＯＧに基づく特徴点の関連の特性が変化しなくて、原本イメージと識別対象イメージの特徴点を正確にマッチングさせることができて、識別対象イメージと連関するオンライン漫画コンテンツにおける識別の精度を大きく向上させる効果がある。
【００２４】
また、本発明は、識別対象イメージと連関されたオンライン漫画コンテンツを識別する過程でＨＯＧに基づく映像分析アルゴリズムを介して抽出される支配勾配を２進化処理し、特徴点を算出できるのみならず、予め設定したブロック単位で特徴点を算出することによって、一つのイメージに対応して抽出される特徴点の個数を既存の特徴点の算出方式より減らせるのみならず、場面単位に特徴点の比較が成されて画質および解像度の変化による影響を最小化して識別の精度を高める効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの構成図である。
【図２】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの関心領域の抽出の過程における例示である。
【図３】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの関心領域の抽出の過程における例示である。
【図４】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの関心領域の抽出の過程における例示である。
【図５】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムのＨＯＧに基づく関心領域における特徴点の抽出の過程を図示した例示である。
【図６】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムのＨＯＧに基づく関心領域における特徴点の抽出の過程を図示した例示である。
【図７】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムのＨＯＧに基づく関心領域における特徴点の抽出の過程を図示した例示である。
【図８】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの識別対象イメージと連関するコンテンツ識別における動作例示である。
【図９】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの識別対象イメージと連関するコンテンツ識別における動作例示である。
【図１０】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムと既存の特徴点の抽出方式とのパフォーマンスの比較における表である。
【図１１】本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別方法における順序図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
既存の紙で構成された漫画本を非法スキャンして生成したイメージファイルの形の非法スキャンの漫画を構成する複数のイメージから連続された各イメージの特徴点を抽出した後、原本漫画を構成する各イメージから抽出された特徴点と順に比べることによって、一致可否によって非法複製可否を識別する技術の場合、非法スキャンの漫画と原本漫画の各々に構成されるイメージのページの区分が明確であるのみならず、大きさの比率もまた明確であって、スキャン漫画と原本漫画から抽出された特徴点の比較が容易であり、これを通じて簡単に非法スキャンの漫画を識別することができる。
【００２７】
しかし、紙で製作することなく、イメージの形で製作され、直接オンラインに掲載されるウェブ漫画（ｗｅｂ  ｔｏｏｎ）のようなオンライン（ｏｎｌｉｎｅ）漫画コンテンツ（ｃｏｎｔｅｎｔｓ）の場合、ページの区分なく回次単位の単一イメージで構成されて、前記単一イメージの大きさもまた回次ごとに相違に構成されることができる。
【００２８】
これに加えて、前記オンライン漫画コンテンツを非法複製する無権利者は、前記各回次の単一イメージ（原本イメージ）をキャプチャー（ｃａｐｔｕｒｅ）した後、様々な大きさで分割し、複数のイメージファイルで生成するか、前記複数のイメージファイルを単一ファイルと括って非法複製コンテンツを生成して無断配布する形をとる。
【００２９】
これによって、オンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージと非法複製コンテンツを構成する複製イメージと相互に大きさの比率が一致しないのみならず、ページ単位で構成されて、識別が容易であるスキャン漫画と違って、該複製イメージは、原本イメージを複数のイメージで分割した形で構成されるか、相違の回次に属するイメージの一部を結合した形で構成され、複製イメージがどの回次に属しているかも識別が不可能であるため、原本イメージと複製イメージとの間の特徴点の抽出を介する一対一マッチングが不可能であり、既存の非法スキャンの漫画の識別に用いられる検出方式を、オンライン漫画コンテンツを非法複製したコンテンツを検出するために適用するのに難しいところがある。
【００３０】
また、最近は、原本イメージの一部の場面（または、カット（ｃｕｔ））をキャプチャーのような方式で切り取って、チャットウィンドウの顔文字の用途や書き込みの削除防止のような様々な用途で使っていて、こういった用途で使われた場面イメージ（または、カットイメージ）が含まれたコンテンツを検索しようとする要求があるが、こういった場面イメージも様々な大きさで製作され、原本イメージとの特徴点の比較を通じた検出が容易ではない。
【００３１】
既に同出願人が出願した特許出願番号第１０−２０１６−０１５２７３８号によると、オンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージの全体領域においてイメージの周波数特性に基づいて特徴点を抽出し、これに基づいて非法複製コンテンツとオンライン漫画コンテンツの各々から抽出された特徴点を相互比較することによって、非法複製コンテンツとオンライン漫画コンテンツ全て、ピクセルの変化による周波数特性が同一であって、前記特徴点の位置および分布が変化しなく、非法複製コンテンツの特徴点とオンライン漫画コンテンツの特徴点を正確にマッチングさせて、非法複製コンテンツの識別の精度を高める構成を提案したが、本発明は、こういった既存の登録特許の非法コンテンツにおける識別処理時間をさらに短縮しながらも、既存よりさらに正確な識別パフォーマンスを保証するとともに、オンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージから一部の場面を切り取った場面イメージも容易に識別して、イメージに基づいてコンテンツを検索するユーザーの検索の便利性を保証する方案を提示する。
【００３２】
説明の前に、本発明で説明する用語である'場面'は、単一カット（ｃｕｔ）、単一コマ、単一パネル（ｐａｎｅｌ）、または、単一フレーム（ｆｒａｍｅ）と定義されることができて、本発明で説明する関心領域は、前記単一カット、単一コマ、単一パネル、または、単一フレームを構成する漫画イメージ、または、イメージ領域を意味することができる。また、前記原本イメージは、一つ以上のカット、コマ、パネル、または、フレームで構成されることができることをことわっておきたい。
【００３３】
この時、前記原本イメージに構成されたカットや、こまの配置の形によって複数のカット、複数のコマ、複数のパネル、または、複数のフレームが一つの関心領域で構成されることもある。
【００３４】
以下に図面を参照して本発明の詳細実施例を説明する。
まず、図１は、本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムの構成図であって、図示のように関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０と、特徴点抽出部１４０および制御部１５０とを含むことができる。
【００３５】
また、前記オンライン漫画識別システムを構成する各構成部のうち、少なくとも一つが異なる構成部に含まれて構成されることもできて、前述の構成部のほかに追加の構成部が前記オンライン漫画識別システムにさらに構成されることもできるのは無論である。
【００３６】
また、前記オンライン漫画識別システムを構成する各構成部は、サーバーに構成されるか、相互通信できる相違の複数の装置の各々に前記オンライン漫画識別システムの構成部のうち、少なくとも一部が構成されて、相互通信することもできる。
【００３７】
一例として、前記関心領域抽出部１１０、正規化部１２０、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０がサーバーに構成され、制御部１５０が前記サーバーと通信する端末（一例として、ユーザー端末）に構成されることができる。
【００３８】
また、前記オンライン漫画識別システムは、サーバー、または、ユーザー端末で実行されるアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）の関連データで構成されることもできる。
【００３９】
以下、サーバーに構成されたオンライン漫画識別システムを例示として、以下の図面を介して、各構成部の詳細動作構成を図１の構成を参考にして、以下の図面を介して詳しく説明する。
【００４０】
まず、図２および図３に図示のように関心領域抽出部１１０は、回次別にオンライン漫画コンテンツを構成する一つ以上の原本イメージを抽出することができる。
【００４１】
この時、前記サーバーは、オンライン漫画(または、オンライン漫画コンテンツ)の関連コンテンツ情報とマッチングして、回次別の一つ以上の原本イメージおよび前記コンテンツ情報が保存されたコンテンツＤＢ１０１を含むことができて、この時、特定オンライン漫画コンテンツの特定の回次に対応して、一つ以上の原本イメージが前記コンテンツＤＢ１０１に保存されることもできる。
【００４２】
また、前記制御部１５０は、前記コンテンツＤＢ１０１から特定コンテンツ情報とマッチングする原本イメージを抽出して、前記関心領域抽出部１１０に提供することができて、前記制御部１５０は、前記原本イメージに対応して特徴点の情報を受信する時、前記原本イメージとともに抽出された特定コンテンツ情報とマッチングして前記サーバーに含まれた特徴点ＤＢ１０２に保存することができる。
【００４３】
また、前記コンテンツ情報は、オンライン漫画コンテンツに対応するコンテンツ識別情報と、該オンライン漫画コンテンツを構成する複数の回次のうち、いずれか一つにおける回次情報などを含むことができて、該回次情報には、相違の複数の回次のうち、いずれか一つに対応する（または、マッチングする）一つ以上の原本イメージ別のイメージ識別情報が含まれることができる。
【００４４】
一例として、特定オンライン漫画コンテンツに対応して、複数の相違の回次の各々に対応するコンテンツ情報が前記コンテンツＤＢ１０１に予め保存されることができて、前記特定オンライン漫画コンテンツに対応する複数の相違の回次別のコンテンツ情報は、相互に同一のコンテンツ識別情報を含みながら、相互に相違の回次情報を含むことができる。
【００４５】
また、相違の回次の原本イメージの相互間には、生成日付、または、掲載日付が異なるように構成されることができて、これにおける情報が前記回次情報に含まれることができる。
【００４６】
また、前記コンテンツＤＢ１０１には、相違の複数のオンライン漫画別に（または、相違の複数のオンライン漫画コンテンツ別に）回次別のコンテンツ情報および一つ以上の原本イメージが相互マッチングして保存されることができる。
【００４７】
一方、前記関心領域抽出部１１０は、図４に図示のように原本イメージを受信する時、前記原本イメージを横方向および縦方向にスキャン（ｓｃａｎ）してエッジ（ｅｄｇｅ）を検出することができて、前記エッジ検出によって前記原本イメージから一つの意味のある場面（または、カット（ｃｕｔ）、または、フレーム（ｆｒａｍｅ））における関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を選択（または、設定）することができる。
【００４８】
この時、前記関心領域抽出部１１０は、図示のように前記関心領域の上端、または、下端が原本イメージの上端、または、下端に接する場合、前記関心領域を除くか、スキャン中の第一原本イメージの識別情報を基礎として、次、または、以前の順序の第二原本イメージを前記コンテンツＤＢ１０１から抽出した後、前記第一原本イメージに続いて連続スキャンして、前記第一原本イメージの上端、または、下端と相接する第一関心領域と前記第二原本イメージの上端、または、下端と相接して前記第一関心領域に続く第二関心領域を相互連結して、一つの関心領域で選択（または、設定）して抽出することができる。
【００４９】
また、前記関心領域抽出部１１０は、図３に図示のように同一の回次のオンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージが複数である場合、前記原本イメージの識別情報によって順に連結して、複数の原本イメージを一つの単一イメージで生成することができる。
【００５０】
この時、前記原本イメージの識別情報は、該原本イメージのファイル名であることがある。
【００５１】
また、前記関心領域抽出部１１０は、図４に図示のように前記単一イメージを横方向および縦方向にスキャンしてエッジを検出することができて、前記エッジ検出を介してエッジで閉鎖される単一領域を関心領域と選択することができる。
【００５２】
この時、前記関心領域は、前記原本イメージに含まれた単一場面（または、単一カット、または、単一フレーム）か、台詞、地の文、擬声語などのような漫画の構成要素を含むことができる。
【００５３】
また、前記関心領域抽出部１１０は、前記原本イメージから関心領域を検出するごとに、前記原本イメージから関心領域に対応するイメージを抽出し、該関心領域の関連イメージを正規化部１２０に提供（または、伝送）することができる。
【００５４】
一方、前記オンライン漫画識別システムは、前記関心領域におけるＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づく映像分析を介して特徴点を抽出し、前記特徴点をオンライン漫画コンテンツの識別手段として用いることができるが、該特徴点の抽出の過程を以下の図面を介して詳しく説明する。
【００５５】
まず、図５に図示のように、前記正規化部１２０は、前記関心領域抽出部１１０から提供される関心領域の関連イメージを受信し、前記関心領域の関連イメージを予め設定した正規化の大きさで正規化した正規化イメージを生成することができる。
【００５６】
一例として、正規化部１２０は、予め設定した正規化の大きさ、または、正規化比率によって前記原本イメージを正規化することができて、一例として前記正規化部１２０は、前記原本イメージの横を予め設定したピクセル数で調節し、前記横の調節比率に合わせて前記原本イメージの縦ピクセル数を自動調節することができる。
【００５７】
また、前記正規化部１２０は、前記映像分析部１３０に前記正規化イメージを提供（または、伝送）し、前記映像分析部１３０は、前記正規化イメージを予め設定した大きさ（または、第一大きさ）の複数の設定領域に区分（分割）することができる。
【００５８】
また、前記映像分析部１３０は、単位設定領域Ａごとに複数の相違の予め設定した大きさ（または、第二大きさ）のブロック（ｂｌｏｃｋ）に区分（分割）し、ブロック別にＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づく映像分析を介して一つ以上の支配勾配（ｄｏｍｉｎａｎｔ  ｇｒａｄｉｅｎｔ）を算出することができる。
【００５９】
一例として、図６に図示のように、前記映像分析部１３０は、単位ブロックを予め設定した大きさ（または、第三大きさ）の複数のセル（ｃｅｌｌ）に区分（分割）し、ＨＯＧに基づいて単位セル別に勾配を算出することができる。
【００６０】
この時、前記単位ブロックは、前記複数のブロックのうち、いずれか一つを意味することができる。
【００６１】
また、前記映像分析部１３０は、特定の単位ブロックに属するセル別に算出した勾配を聚合して、前記特定の単位ブロックにおける方向別の勾配の大きさを算出することができる。即ち、前記映像分析部１３０は、特定の単位ブロックに属するセル別に算出された複数の勾配を聚合して、勾配方向別（または、勾配別）の大きさを算出することができる。
【００６２】
一例として、前記映像分析部１３０は、ＨＯＧアルゴリズムによる前記特定の単位ブロックに属するセル別の勾配によって予め設定した角度の間隔で区分され、予め設定される相違の勾配方向（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ）別に勾配の大きさ（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）を演算したヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）を算出することができて、前記ヒストグラムで予め設定した基準大きさ以上の大きさを有する一つ以上の支配勾配を前記特定の単位ブロックに対応して算出（または、抽出）することができる。
【００６３】
この時、前記映像分析部１３０は、４０度の角度の間隔に相違の勾配方向が設定される場合、９個の相違の勾配方向によるヒストグラムを算出することができる。
【００６４】
また、図７に図示のように、前記特徴点抽出部１４０は、前記映像分析部１３０と連動して、前記特定の単位ブロックに対応して算出された前記一つ以上の支配勾配の各々の方向によって予め設定した複数の相違の角度範囲（または、角度）別に支配勾配の存在可否を判断することができて、前記複数の相違の角度範囲別（または、角度別）に前記支配勾配の存在可否によって２進化処理することができる。
【００６５】
一例として、特徴点抽出部１４０には、４０度の角度を基準として（または、間隔として）、複数の相違の角度範囲が予め設定され、該複数の角度範囲別のビット値が単位ブロックの特徴点の関連データを構成するように予め設定されることができる。これによって、前記特徴点抽出部１４０は、４０度の角度を基準として角度範囲を区分した場合、一つのブロックにおいて特徴点の関連データで９ｂｉｔを割り当てることができる。
【００６６】
また、前記特徴点抽出部１４０は、角度範囲別に支配勾配の存在可否によって支配勾配が存在する角度範囲には１に設定し、支配勾配が存在しない角度範囲は０に設定し、一つの単位ブロックにおいて９ｂｉｔの大きさのデータを算出することができて、前記データを前記特定の単位ブロックの特徴点として抽出（または、算出）することができる。
【００６７】
即ち、図示のように、前記特徴点抽出部１４０は、ブロック３において予め設定した０°を超過して４０°以下の角度範囲に支配勾配が存在するため、１と設定して、４０°を超過して８０°以下の予め設定した角度範囲に支配勾配が存在しないため、０と設定することができる。
【００６８】
これによって、前記特徴点抽出部１４０は、３６０度を４０度の間隔に分割した９個の相違の角度範囲別に支配勾配の存在可否によって２進演算を遂行して単位ブロックにおいて９ｂｉｔの特徴点（または、特徴点の情報）を算出することができる。
【００６９】
この時、前記特徴点抽出部１４０に予め設定される前記角度範囲を決定する（分ける）ための基準角度を４０度と例えて説明したが、こういった基準角度は、様々な角度で変更設定できることは無論であり、一例として基準角度を下げるほど、イメージの特徴における表現のできる勾配の方向個数およびビット数が増加して、特徴点の解像度を上げることができて、これを通じてさらに精密な特徴点の情報を獲得することもできる。
【００７０】
前述の構成によって、前記特徴点抽出部１４０は、単位設定領域Ａを構成する複数の相違のブロック別に９ｂｉｔの特徴点の情報を算出（生成）することができて、４個のブロックで構成される単位設定領域Ａにおいて３６ｂｉｔの特徴点の情報を算出（生成）することができる。
【００７１】
また、前記特徴点抽出部１４０は、一つの関心領域を構成する複数の相違の設定領域別に３６ｂｉｔの特徴点の情報を算出することができて、これを通じて一つの関心領域が９個の設定領域で構成された場合、前記関心領域において３２４ｂｉｔの特徴点の情報を生成して前記関心領域における特徴点を抽出することができる。
【００７２】
この時、前記特徴点抽出部１４０は、関心領域を様々な個数の設定領域およびブロックに区分できることは無論であって、これを通じてブロック別の一つ以上の支配勾配を２進化処理して（または、２進データと変換して）、Ｎビット値の特徴点の情報を関心領域に対応して生成することができる。
【００７３】
前述の構成を介して、前記特徴点抽出部１４０は、関心領域において既存の特徴点の抽出方式より少ない容量の特徴点の情報を生成することができて、これを通じて、以下に説明される特徴点の情報を用いるコンテンツ識別処理と定義処理の負荷を下げるとともに、処理速度を向上させることができる。
【００７４】
一方、図８に図示のように、前記特徴点抽出部１４０は、関心領域を構成する複数の相違のブロック別に特徴点を抽出し、前記ブロック別に生成された特徴点の情報を聚合して前記関心領域の特徴点における特徴点の情報を生成した後、前記制御部１５０に提供（伝送）することができる。
【００７５】
また、前記制御部１５０は、特定の回次のオンライン漫画コンテンツに対応する一つ以上の原本イメージを前記コンテンツＤＢ１０１から抽出した後、前記関心領域抽出部１１０に提供することができて、前記関心領域抽出部１１０、正規化部１２０、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０を通じて前記特定の回次のオンライン漫画コンテンツに対応する特定の原本イメージに対応して生成された特徴点の情報と前記特定の原本イメージとともに前記コンテンツＤＢ１０１から抽出した前記特定の回次のオンライン漫画コンテンツに対応するコンテンツ情報を相互マッチングして特徴点ＤＢ１０２に保存することができる。
【００７６】
この時、前記制御部１５０は、前記原本イメージに対応して生成された（または、抽出された）特徴点の情報を識別した後、該原本イメージに対応する特徴点の情報を基準特徴点の情報として設定し、前記特徴点ＤＢ１０２に保存することができて、特定の回次に対応する一つ以上の原本イメージから選択された関心領域別に生成された前記基準特徴点の情報を前記コンテンツ情報とマッチングして前記特徴点ＤＢ１０２に保存することができる。
【００７７】
前述の構成から、前記コンテンツＤＢ１０１と前記特徴点ＤＢ１０２とは、単一ＤＢで構成されることもあるのは無論である。
【００７８】
また、前記制御部１５０は、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ｕｎｉｔ）および各種のエンジンを含めて構成されることができて、一例として、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、バスを含み、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ、ＧＰＵなどは、バスを通じて互いに連結されることができる。ＣＰＵは、メモリーにアクセスして、メモリーに保存されたＯ／Ｓ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いてブートを遂行することができて、メモリーに保存された各種プログラム、コンテンツ、データなどを用いて様々な動作を遂行することができる。
【００７９】
また、前記制御部１５０は、外部から識別対象イメージを受信することができる。
一例として、前記制御部１５０がサーバーに構成された場合、前記制御部１５０は、外部装置との通信網を介する通信を支援する前記サーバーに構成される通信部を通じて外部装置から識別対象イメージを受信するか、前記サーバーに識別対象イメージが保存される別途の追加ＤＢが含まれて、前記追加ＤＢから前記サーバーに構成された入力部を介した外部入力を基礎として、識別対象イメージを抽出して受信することができる。
【００８０】
また、前記制御部１５０は、該識別対象イメージにおいて前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを制御し、特徴点の情報を生成した後、前記特徴点ＤＢ１０２に保存された基準特徴点の情報と比べることができる。
【００８１】
一例として、前記制御部１５０は、前述の構成で前記原本イメージを代替して（または、代理して）、前記識別対象イメージを前記関心領域抽出部１１０に提供することができて、前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０は、前記原本イメージから関心領域における特徴点の情報を生成する方式と同一に前記識別対象イメージから関心領域を選択し、識別対象イメージに対応する関心領域別の特徴点の情報を生成することができる。
【００８２】
また、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージに対応して前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを通じて得られた特徴点の情報を前記特徴点ＤＢ１０２に保存された複数の相違の基準特徴点の情報と比べることができる。
【００８３】
これによって、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージに対応して得られた特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報が特徴点ＤＢ１０２に存在する場合、前記識別対象イメージに属する関心領域の特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記特徴点ＤＢ１０２から抽出して、前記識別対象イメージと連関するコンテンツ情報として提供することができる。
【００８４】
即ち、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージの特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報にマッチングする特定オンライン漫画コンテンツの特定の回次におけるコンテンツ情報が抽出された場合、前記識別対象イメージが前記特定オンライン漫画コンテンツの特定の回次に対応するコンテンツ情報に含まれた一つ以上の原本イメージのうち、少なくとも一つの一部、または、全部を複製するか、クリッピング（ｃｌｉｐｐｉｎｇ）して生成されたことと判断することができて、前記識別対象イメージに対応して抽出された前記特定オンライン漫画コンテンツの特定の回次に対応するコンテンツ情報を前記識別対象イメージと連関する原本コンテンツとして提供することができる。
【００８５】
この時、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージの特徴点の情報と基準特徴点の情報を相互に比べる時、データが予め設定した基準値以上に一致する場合、前記識別対象イメージの特徴点の情報と基準特徴点の情報が相互一致することと判断することができる。
【００８６】
また、前記制御部１５０が前記サーバーに構成された場合、前記制御部１５０は、該サーバーと連結された別途のディスプレイ手段を介して前記識別対象イメージに対応して抽出されたコンテンツ情報を表示することができて、前記ユーザー端末に構成された場合、前記ユーザー端末に構成される表示部を通じて前記コンテンツ情報を表示することができる。
【００８７】
また、前記サーバーに前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０と特徴点抽出部１４０および前記制御部１５０の一部の機能を遂行するサーバー制御部が構成され、前記サーバーと通信網を介して通信するユーザー端末に前記制御部１５０の他の一部の機能を遂行する端末制御部が構成されることもできる。
【００８８】
これによって、前記ユーザー端末に構成された端末制御部は、前記ユーザー端末のメモリー部に保存された複数の相違のイメージのうち、前記ユーザー端末に構成されたユーザー入力部を介したユーザー入力によって選択された識別対象イメージを前記ユーザー端末に構成された通信部を通じて前記サーバーに伝送することができる。
【００８９】
これによって、前記サーバーに構成された前記サーバー制御部が前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを含む複数の相違の構成部を制御して、前記ユーザー端末から前記識別対象イメージを受信する時、前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを制御し、前記ユーザー端末から受信された識別対象イメージに対応して特徴点の情報を生成した後、前記特徴点ＤＢ１０２に予め保存した基準特徴点の情報と比べて、前記識別対象イメージにおける特徴点の情報に対応する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記特徴点ＤＢ１０２から抽出して、前記ユーザー端末に伝送することができる。
【００９０】
また、前記ユーザー端末の端末制御部は、前記ユーザー端末に構成された通信部を通じて前記コンテンツ情報を受信する時、該コンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として前記表示部を通じて表示することができる。
【００９１】
また、前述の構成で前記制御部１５０は、前記識別対象イメージに対応して抽出されたコンテンツ情報を基礎として前記識別対象イメージを前記コンテンツ情報によるコンテンツを非法複製した非法複製コンテンツと判断して、これによる結果情報を提供することもできる。
【００９２】
前述のように、本発明は、既存のようにオンライン漫画コンテンツを構成する原本イメージの全体領域において特徴点を抽出して比較する方式から発生する原本イメージと識別対象イメージの大きさの比率の不一致、または、一部の場面のキャプチャーによる識別対象イメージと原本イメージの特徴点の比較が容易ではない問題を改善するためにイメージから一つの意味のある場面（または、カット）で構成された関心領域を識別し、該関心領域を正規化した後、ＨＯＧに基づく映像分析を介して特徴点を抽出する方式を介して原本イメージと識別対象イメージとの相互の関心領域別に特徴点を比較できるように支援することによって、原本イメージの不要の背景を除いた場面単位に比較が成されて識別対象イメージと関連されたオンライン漫画コンテンツを識別する過程での処理速度を大きく向上させることができるのみならず、識別対象イメージを様々な大きさで構成しても、正規化された関心領域の単位で比較し、ＨＯＧに基づく特徴点の関連の特性が変化しなく、原本イメージと識別対象イメージの特徴点を正確にマッチングさせることができて、識別の精度を大きく向上させることができる。
【００９３】
また、同出願人の既存の出願特許による周波数特性に基づいて特徴点を抽出して比較する方式も、原本イメージの全体領域を対象に特徴点を抽出するとともに周波数領域での特徴点の抽出による特徴点の個数が相当であるため、演算量が相当であるのみならず、画質および解像度の変化に弱いに比べ、本発明は、ＨＯＧに基づく映像分析アルゴリズムを介して抽出される支配勾配を２進化処理し、Ｎビット値の特徴点の情報と算出できるのみならず、予め設定したブロック単位で特徴点を算出することによって、特徴点の個数を既存より減らせるのみならず、場面単位に特徴点の比較が成されて画質および解像度の変化による影響を最小化して、識別の精度を高めることができる。
【００９４】
一方、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージに一つの関心領域が含まれた場合、前述のように前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを制御し、前記識別対象イメージの関心領域における特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を特徴点ＤＢ１０２から抽出して、前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として提供することができる。
【００９５】
また、前記制御部１５０は、前記関心領域抽出部１１０と連動して前記識別対象イメージから抽出される関心領域が複数か判断することができて、複数である場合、前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを制御して、次のような方式で識別対象イメージに対応するコンテンツを識別し、識別されたコンテンツにおけるコンテンツ情報を提供することができる。
【００９６】
まず、前記制御部１５０は、前記関心領域抽出部１１０を通じて前記識別対象イメージから複数の相違の関心領域が選択された場合、前記関心領域抽出部１１０と、正規化部１２０と、映像分析部１３０および特徴点抽出部１４０とを制御して、前記複数の相違の関心領域別の特徴点の情報を生成することによって前記識別対象イメージにおける関心領域別の特徴点を抽出することができる。
【００９７】
また、前記制御部１５０は、前記特徴点抽出部１４０から前記識別対象イメージに対応して生成された複数の相違の関心領域別の特徴点の情報を基礎として特徴点ＤＢ１０２を検索して前記識別対象イメージの関心領域別の特徴点の情報の各々において相互一致する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を抽出し、前記識別対象イメージの関心領域別の特徴点の情報の各々に対応して、抽出されたコンテンツ情報が相互に全て一致する場合に前記識別対象イメージに対応して識別されたコンテンツとして前記特徴点ＤＢ１０２から抽出された前記コンテンツ情報を提供することができる。
【００９８】
即ち、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージの関心領域別の特徴点の情報による関心領域別の特徴点と全て一致する関心領域別の特徴点を有する特定オンライン漫画コンテンツの特定の回次における特定コンテンツ情報を抽出し、前記識別対象イメージが前記特定コンテンツ情報を複製したイメージと判断し、前記識別対象イメージの原本コンテンツ（または、複製対象コンテンツ）として前記特定コンテンツ情報を提供することができる。
【００９９】
また、図９に図示のように、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージの関心領域別の特徴点の情報の各々において特徴点の情報と相互一致する基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を特徴点ＤＢ１０２から抽出することができて、前記識別対象イメージに対応して抽出された複数のコンテンツ情報を相互比較して一部が相違の場合、前記複数のコンテンツ情報のうち、もっとも多く検出された（または、識別された）コンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として提供することができる。
【０１００】
一例として、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージの関心領域別の特徴点の情報に対応して、特定オンライン漫画の１回次コンテンツにおける第一コンテンツ情報が２個抽出されて、前記特定オンライン漫画の２回次コンテンツおよび３回次コンテンツに各々における第二および第三コンテンツ情報が各々１個ずつ抽出された場合、前記識別対象イメージに対応して抽出されたコンテンツ情報を識別した後、相互比較して前記識別対象イメージに対応してもっとも多く検出された（または、識別された）第一コンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として提供することができる。
【０１０１】
それに、前記制御部１５０は、前記識別対象イメージに対応して生成された複数の相違の特徴点の情報のうち、一部を対象に前記特徴点ＤＢ１０２から前記一部の特徴点の情報に対応する一つ以上のコンテンツ情報を抽出し、前記一つ以上のコンテンツ情報を相互比較して、もっとも多く検出された（または、識別された）コンテンツ情報を前記識別対象イメージに対応するコンテンツ情報として提供することもできる。
【０１０２】
その他にも、前記制御部１５０は、識別対象イメージを複製したコンテンツを識別するための様々な条件が設定されることができて、該当条件によって識別対象イメージに対応する原本コンテンツを識別してユーザーに提供することができる。
【０１０３】
図１０は、本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別システムと既存の特徴点の抽出方式のパフォーマンスの比較における表を図示した図面であって、図示のように本発明は、既存の周波数特性に基づく特徴点の抽出方式による既存のアルゴリズムに比べて特徴点の個数がオンライン漫画コンテンツであるウェブ漫画１回次当り６１個（平均２．８７％）程度で非常に少なく、既存のアルゴリズムに比べて８５．６倍のウェブ漫画の回次の特徴点ＤＢ１０２を構築した状態でも、既存のアルゴリズムに比べて特徴点の抽出時間および識別時間は、平均０．５１７秒で、２．３４倍速く、全体識別速度は、平均０．８３秒で０．３８秒がもっと少なく所要されることを図示された表を介してわかることができる。
【０１０４】
即ち、本発明は、オンライン漫画コンテンツを構成する一つの回次におけるコンテンツから抽出される特徴点の個数を既存より少なく構成しながらも、識別処理速度および精度を既存の方式より多く改善できるのみならず、ＤＢに保存された保有データ量が既存より多くても既存よりさらに速い識別パフォーマンスを提供することができる。
【０１０５】
図１１は、本発明の実施例による関心領域に基づくオンライン漫画識別方法における順序図であって、まず相違の複数のオンライン漫画コンテンツの各々に対応し、回次別に原本イメージの関心領域別の特徴点における基準特徴点の情報が回次別のコンテンツ情報とマッチングして保存されたＤＢを含むサーバーは、外部から識別対象イメージを受信することができる（Ｓ１）。
【０１０６】
この時、前記ＤＢには、関心領域別に前記基準特徴点の情報が保存されることができて、前記基準特徴点の情報は、特定の回次のコンテンツ情報とマッチングして前記ＤＢに保存されることができる。また、前記ＤＢは、特徴点ＤＢ１０２か前記特徴点ＤＢ１０２を含めて構成されることができる。
【０１０７】
また、前記サーバーは、前記識別対象イメージにおけるエッジ検出を介して関心領域を抽出することができる（Ｓ２）。
【０１０８】
以後、前記サーバーは、前記関心領域を予め設定した正規化の大きさで正規化した正規化イメージを生成することができる（Ｓ３）。
【０１０９】
また、前記サーバーは、前記正規化イメージを予め設定した大きさの複数のブロックに分割し、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）に基づいて前記ブロック別に一つ以上の支配勾配を算出することができる（Ｓ４）。
【０１１０】
以後、前記サーバーは、前記関心領域を構成する前記ブロック別の前記一つ以上の支配勾配を予め設定した基準（または、アルゴリズム）によって２進化処理したＮビット値の特徴点の情報を前記関心領域に対応して生成することができる（Ｓ５）。
【０１１１】
これによって、前記サーバーは、前記特徴点の情報を前記基準特徴点の情報と比べて（Ｓ６）、前記特徴点の情報と一致する基準特徴点の情報が存在する場合、該基準特徴点の情報にマッチングするコンテンツ情報を前記ＤＢから抽出して、前記識別対象イメージを前記コンテンツ情報に対応するコンテンツと判断するとともにユーザーに該識別対象イメージと連関するコンテンツとして該コンテンツ情報を提供することができる（Ｓ７）。
【０１１２】
本明細書に記述された様々な装置および構成部は、ハードウェア回路（例えば、ＣＭＯＳ論理回路）、ファームウェア、ソフトウェア、または、これらの組み合わせによって具現されることができる。例えば、様々な電気的構造の形でトランジスター、論理ゲートおよび電子回路を活用して具現されることができる。
【０１１３】
前述の内容は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であるならば、本発明の本質的な特性から外れない範囲で修正および変形が可能なはずである。従って、本発明に開示された実施例らは、本発明の技術事象を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施例によって本発明の技術事象の範囲が限定されることはない。本発明の保護範囲は、次の請求の範囲によって解釈されるべきであって、それと同等な範囲内にある全ての技術事象は、本発明の権利範囲に含まれると解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１１４】
１０１    コンテンツＤＢ
１０２    特徴点ＤＢ
１１０    関心領域抽出部
１２０    正規化部
１３０    映像分析部
１４０    特徴点抽出部
１５０    制御部
【図１】
0006648289.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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