제1 항에 있어서,미리 학습된 장면 변화 감지 모델에 상기 이미지 쌍을 입력하여, 상기 이미지 쌍 사이에서 변화된 장면을 나타내는 변화 감지 마스크를 생성하는 단계; 및상기 장면 변화 마스크 및, 상기 변화 감지 마스크를 비교하고, 비교 결과에 근거하여 상기 장면 변화 마스크를 상기 변화 감지 마스크로 대체하는 단계를 더 포함하는, 장면 변화 감지 방법.

장면 변화 감지 시스템을 이용한 장면 변화 감지 방법에 있어서,서로 다른 둘 이상의 이미지가 포함된 이미지 쌍을 획득하는 단계;미리 학습된 이미지 분석 모델을 이용하여 상기 이미지 쌍에 대응되는 특징 맵 쌍을 생성하고, 상기 특징 맵 쌍을 서로 비교하여 상기 특징 맵 쌍 간의 유사도를 산출하는 단계;상기 유사도에 대한 데이터 분포를 기반으로 비대칭도를 산출하고, 상기 비대칭도에 근거하여 상기 유사도에 대응되는 적응형 기준치를 산출하는 단계; 및상기 적응형 기준치를 기반으로 상기 유사도를 보정하여, 상기 이미지 쌍에서 변화가 발생한 영역을 나타내는 장면 변화 마스크를 생성하는 단계를 포함하고,상기 적응형 기준치를 산출하는 단계는,상기 비대칭도에 근거하여 상기 유사도의 데이터 분포를 미리 정해진 유사도 타입으로 분류하는 단계; 및상기 유사도 타입에 따라 상기 적응형 기준치의 산정 방식을 특정하고, 상기 특정된 적응형 기준치의 산정 방식에 근거하여 상기 비대칭도에 따른 적응형 기준치를 산출하는 단계를 포함하는, 장면 변화 감지 방법.

제2 항에 있어서, 상기 변화 감지 마스크로 대체하는 단계는,상기 이미지 쌍에 해당하는 제1 이미지 및, 제2 이미지에 대하여, 상기 장면 변화 감지 모델을 통해 상기 제1 이미지를 기준으로 하는 제1 변화 감지 마스크를 생성하고, 상기 제2 이미지를 기준으로 하는 제2 변화 감지 마스크를 생성하는 단계; 및상기 제1 변화 감지 마스크 및, 상기 제2 변화 감지 마스크 각각과, 상기 장면 변화 마스크를 비교하여, 상기 제1 변화 감지 마스크와 상기 장면 변화 마스크 간의 비교 결과 및, 상기 제2 변화 감지 마스크와 상기 장면 변화 마스크 간의 비교 결과 중 적어도 하나에 근거하여 상기 장면 변화 마스크를, 상기 제1 변화 감지 마스크 및 상기 제2 변화 감지 마스크 중 어느 하나로 대체하는 단계를 포함하는, 장면 변화 감지 방법.

제1 항에 있어서, 상기 유사도를 산출하는 단계는,소정의 이미지를 분석하도록 대규모 데이터를 기반으로 학습된 상기 이미지 분석 모델에, 상기 이미지 쌍에 해당하는 두 이미지를 각각 입력하여 상기 두 이미지 각각에 대응되는 상기 특징 맵 쌍을 획득하는 단계; 및상기 특징 맵 쌍에 해당하는 두 특징 맵 각각에서의 복수의 픽셀들을 서로 비교하여, 비교 결과에 해당하는 상기 유사도를 산출하는 단계를 포함하는, 장면 변화 감지 방법.

제4 항에 있어서, 상기 유사도는,상기 두 특징 맵 각각에 속하는 복수의 픽셀들의 값에 대한 내적(Inner Product)인, 장면 변화 감지 방법.

제1 항에 있어서, 상기 적응형 기준치를 산출하는 단계는,상기 유사도로부터 나타나는 데이터 분포의 평균 및, 표준편차에 근거하여 상기 유사도의 데이터 분포에 대한 비대칭도를 산출하는, 장면 변화 감지 방법.

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제1 항에 있어서, 상기 장면 변화 마스크를 생성하는 단계는,상기 유사도 타입에 따라 상기 유사도의 데이터 분포로부터 상기 유사도에 속하는 복수의 픽셀들 각각에 대한 표준 점수를 산출하는 단계; 및상기 유사도에 속하는 복수의 픽셀들 각각에 대해 상기 표준 점수와 상기 적응형 기준치를 비교하고, 상기 비교 결과에 근거하여 상기 유사도에 속하는 복수의 픽셀들 각각의 값을 보정하여 상기 장면 변화 마스크를 생성하는 단계를 포함하는, 장면 변화 감지 방법.

서로 다른 둘 이상의 이미지가 포함된 이미지 쌍을 획득하는 입력부; 및상기 이미지 쌍을 기반으로 장면 변화 마스크를 생성하는 제어부를 포함하고,상기 제어부는,미리 학습된 이미지 분석 모델을 이용하여 상기 이미지 쌍에 대응되는 특징 맵 쌍을 생성하고, 상기 특징 맵 쌍을 서로 비교하여 상기 특징 맵 쌍 간의 유사도를 산출하며, 상기 유사도에 대한 데이터 분포를 기반으로 비대칭도를 산출하고, 상기 비대칭도에 근거하여 상기 유사도에 대응되는 적응형 기준치를 산출하며, 상기 적응형 기준치를 기반으로 상기 유사도를 보정하여, 상기 이미지 쌍에서 변화가 발생한 영역을 나타내는 장면 변화 마스크를 생성하고,상기 적응형 기준치를 산출하는 것은,상기 비대칭도에 근거하여 상기 유사도의 데이터 분포를 미리 정해진 유사도 타입으로 분류하고, 상기 유사도 타입에 따라 상기 적응형 기준치의 산정 방식을 특정하며, 상기 특정된 적응형 기준치의 산정 방식에 근거하여 상기 비대칭도에 따른 적응형 기준치를 산출하는, 장면 변화 감지 시스템.

전자기기에서 하나 이상의 프로세스에 의하여 실행되며, 컴퓨터로 판독될 수 있는 기록매체에 저장된 프로그램으로서,상기 프로그램은,서로 다른 둘 이상의 이미지가 포함된 이미지 쌍을 획득하는 단계;미리 학습된 이미지 분석 모델을 이용하여 상기 이미지 쌍에 대응되는 특징 맵 쌍을 생성하고, 상기 특징 맵 쌍을 서로 비교하여 상기 특징 맵 쌍 간의 유사도를 산출하는 단계;상기 유사도에 대한 데이터 분포를 기반으로 비대칭도를 산출하고, 상기 비대칭도에 근거하여 상기 유사도에 대응되는 적응형 기준치를 산출하는 단계; 및상기 적응형 기준치를 기반으로 상기 유사도를 보정하여, 상기 이미지 쌍에서 변화가 발생한 영역을 나타내는 장면 변화 마스크를 생성하는 단계를 수행하도록 하는 명령어들을 포함하고,상기 적응형 기준치를 산출하는 단계는,상기 비대칭도에 근거하여 상기 유사도의 데이터 분포를 미리 정해진 유사도 타입으로 분류하는 단계; 및상기 유사도 타입에 따라 상기 적응형 기준치의 산정 방식을 특정하고, 상기 특정된 적응형 기준치의 산정 방식에 근거하여 상기 비대칭도에 따른 적응형 기준치를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 판독될 수 있는 기록매체에 저장된 프로그램.