• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.80-82
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• 2010

본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.1
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• pp.59-65
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• 2012

In this paper, we proposed a method for automatic detection of a updating object from spatial data sets of different scale and updating cycle by using areal feature matching based on shape similarity. For this, we defined a updating object by analysing matching relationships between two different spatial data sets. Next, we firstly eliminated systematic errors in different scale by using affine transformation. Secondly, if any object is overlaid with several areal features of other data sets, we changed several areal features into a single areal feature. Finally, we detected the updating objects by applying areal feature matching based on shape similarity into the changed spatial data sets. After applying the proposed method into digital topographic map and a base map of Korean Address Information System in South Korea, we confirmed that F-measure is highly 0.958 in a statistical evaluation and that significant updating objects are detected from a visual evaluation.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.1-10
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• 2019

Object-based image matching algorithms have been widely used in the image processing and computer vision fields. A variety of applications based on image matching algorithms have been recently developed for object recognition, 3D modeling, video tracking, and biomedical informatics. One prominent example of image matching features is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) scheme. However many applications using the SIFT algorithm have implemented based on stand-alone basis, not client-server architecture. In this paper, We initially implemented based on client-server structure by using SIFT algorithms to identify and match objects in biomedical images to provide useful information to the user based on the recently released Mobile platform. The major methodological contribution of this work is leveraging the convenient user interface and ubiquitous Internet connection on Mobile device for interactive delineation, segmentation, representation, matching and retrieval of biomedical images. With these technologies, our paper showcased examples of performing reliable image matching from different views of an object in the applications of semantic image search for biomedical informatics.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.45-46
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.185-188
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• 2015

미리 저장된 객체의 3차원 특징점(Feature point) 좌표와 카메라 영상의 2차원 특징점 좌표를 매칭(Matching)하여 객체를 추적하는 방식의 경우, 카메라의 시점이 변할 때 특징점에서 발생되는 원근 효과(Perspective effect)가 반영되지 못하여 특징점 매칭 오류가 발생한다. 따라서 특징점에서 발생하는 원근 효과를 반영하여 정확한 카메라 포즈를 추정하기 위해 이전 프레임(Frame)의 카메라 포즈(Camera Pose)에 맞추어 텍스쳐가 포함 된 3차원 객체의 모델을 렌더링 하여 원근 효과를 적용한 후, 현재 카메라 영상과 특징점 매칭하여 프레임 사이의 카메라 움직임을 구하여 객체를 추적한다. 더 나아가 본 논문에서는 특징점 매칭에서 발생하는 작은 오류들로 인한 미세한 카메라 움직임은 2단계의 임계치(Threshold)를 적용하여 떨림 현상으로 간주하여 떨림 현상이 제거된 객체 추적을 수행한다. 매 프레임마다 카메라 포즈에 맞춘 추적 객체를 렌더링 하기 때문에 떨림 현상으로 간주되어 제거된 카메라 움직임은 누적되지 않고, 추적 오류도 발생시키지 않는다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.1
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• pp.37-46
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• 2010

In this paper we have presented a two dimensional model based tracking system using improved chamfer matching. Conventional chamfer matching could not calculate similarity well between the object and image when there is very cluttered background. Then we have improved chamfer matching to calculate similarity well even in very cluttered background with edge and corner feature points. Improved chamfer matching is used as likelihood function of particle filter which tracks the geometric object. Geometric model which uses edge and corner feature points, is a discriminant descriptor in color changes. Particle Filter is more non-linear tracking system than Kalman Filter. Then the presented method uses geometric model, particle filter and improved chamfer matching for tracking object in complex environment. In experimental result, the robustness of our system is proved by comparing other methods.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2009.04a
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• pp.3-5
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• 2009

The matching process is not simple, since the identified features from different sources do not always match in their location, extent, and description. We present a new approach to matching GIS features from disparate sources. A graph theoretic approach is used to model the geographic context and to determine the matching features from multiple sources.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.563-566
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• 2022

본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.