• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.605-608
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• 2010

두 영상에서 특징점을 추적하기 위하여 특징점을 중심으로 $N{\times}N$ 크기 윈도우 패치의 SSD 값을 비교하는 방법을 사용한다. 그러나 영상에서 다수의 특징점이 추출되어 매칭을 시도하는 경우 많은 처리 시간을 필요로 한다. 처리 시간의 증가는 실시간 처리를 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 적분 영상(integral image)을 사용하여 매칭 가능성이 높은 특징점을 필터링하여 SSD 매칭의 처리 시간을 단축시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 적분 영상을 사용한 특징점 필터링을 적용한 방법과 기존의 SSD 매칭 방법을 비교 실험하여 특징점 매칭의 처리 시간을 절감하는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.306-308
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• 2012

본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.206-209
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• 2003

생체인식 기술 중에서 지문-기반 인식은 많은 어플리케이션에 성공적으로 이용되어온 가장 오래된 방법이지만 지문 인식 시스템이 클라이언트/서버 형식으로 운영될 경우 지문 이미지를 획득하여 특징점을 추출하고 이를 서버로 전송하는 경우 보안 취약성이 존재한다. 취약성에는 여러 가지가 있을 수 있지만 본 연구와 관련된 부분은 지문 이미지 획득과 특징점 추출과정 그리고 추출된 특징점의 매칭 과정에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 지문 이미지의 영상 처리를 통한 특징점 추출 및 추출된 특징점을 변조하는 도구를 구현하여 기존의 지문인식 시스템들에 대한 매칭 알고리즘 취약성 평가를 검증할 수 있는 평가 도구를 설계 및 구현하였다. 매칭 알고리즘 취약성 평가는 평가를 위해 구현된 지문 인식 시스템에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 중 단점을 이용하여 선택된 이미지 영역을 변조한다. 변조된 이미지는 평가 대상 시스템에서 재입력하여 평가를 수행한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.653-662
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• 2002

Fingerprint recognition is a task to find a matching pattern in a database for a specific persons fingerprint. To accomplish this task, preprocessing, classification, and matching steps are taken for a large-scale fingerprint database but only the matching step is taken without classification for a small-scale database. The primary matching method is based on minutiae (ridge ending point, bifurcation). This matching method, however, requires a very complex computation to extract minutiae and match minutiae-to-minutiae accurately due to translation, rotation, nonlinear deformation of fingerprint and occurrence of spurious minutiae. In addition, this method requires a laborious preprocessing step in order to improve the quality of fingerprint Images. This paper proposes a new simple method to eliminate these problems. With this method, Gabor variance is used instead of minutiae for fingerprint recognition. The Gabor variance is computed from Gabor features that result from filtering a fingerprint image through Gabor filter. In this paper, this method is described and its test result is shown, demonstrating the potential of using this new method for fingerprint recognition.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.3
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• pp.283-298
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• 2022

As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.

• 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.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.26 no.4
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• pp.407-414
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• 2008

This study introduces an automatic image matching algorithm that can be applied for the scale different image pairs consisting of the satellite pushbroom images and the aerial frame images. The proposed method is based on several image processing techniques such as pre-processing, filtering, edge thinning, interest point extraction, and key-descriptor matching, in order to enhance the matching accuracy and the processing speed. The proposed method utilizes various characteristics, such as the different geometry of image acquisition and the different radiometric characteristics, of the multi-sensor images. In addition, the suggested method uses the sensor model to minimize search area and eliminate false-matching points automatically.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.161-164
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• 2011

영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 기초적인 기술로써 영상 추적, 물체인식 등 다양한 분양에서 많이 사용되고 있다. 하지만 스케일, 시점변화, 조명 변화에 강인한 매칭점을 찾는 것은 어려운 일이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 SURF(Scale Invariant Feature Transform), SIFT(Speed up Robust Features) 등의 알고리즘이 제안 되었지만, 여전히 조명변화에 불안정하고 정확하지 못한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이러한 조명변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 히스토그램 평활화를 이용하여 영상을 보정 후, SURF를 통한 영상 매칭을 하였다. 열악한 조명환경 내에서 촬영된 영상에서 SURF를 이용하여 표현자(Descriptor)를 생성 할 때 특징점이 잘 추출되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 히스토그램 평활화를 이용하였고, 보정 후 특징점 개수가 많이 증가하는 것을 보여 확인하였다. 기존의 SURF와 개량된 SURF를 조명이 서로 다른 영상간의 매칭 성능을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 확인하였다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.77-79
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• 2010

본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.