• 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.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1057-1068
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• 2022

This paper compares the combination performance of feature point-based matching algorithms as a study to confirm the matching possibility between image taken by a user and a virtual texture image with the goal of developing mobile-based real-time image positioning technology. The feature based matching algorithm includes process of extracting features, calculating descriptors, matching features from both images, and finally eliminating mismatched features. At this time, for matching algorithm combination, we combined the process of extracting features and the process of calculating descriptors in the same or different matching algorithm respectively. V-World 3D desktop was used for the virtual indoor texture image. Currently, V-World 3D desktop is reinforced with details such as vertical and horizontal protrusions and dents. In addition, levels with real image textures. Using this, we constructed dataset with virtual indoor texture data as a reference image, and real image shooting at the same location as a target image. After constructing dataset, matching success rate and matching processing time were measured, and based on this, matching algorithm combination was determined for matching real image with virtual image. In this study, based on the characteristics of each matching technique, the matching algorithm was combined and applied to the constructed dataset to confirm the applicability, and performance comparison was also performed when the rotation was additionally considered. As a result of study, it was confirmed that the combination of Scale Invariant Feature Transform (SIFT)'s feature and descriptor detection had the highest matching success rate, but matching processing time was longest. And in the case of Features from Accelerated Segment Test (FAST)'s feature detector and Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)'s descriptor calculation, the matching success rate was similar to that of SIFT-SIFT combination, while matching processing time was short. Furthermore, in case of FAST-ORB, it was confirmed that the matching performance was superior even when 10° rotation was applied to the dataset. Therefore, it was confirmed that the matching algorithm of FAST-ORB combination could be suitable for matching between virtual texture image and real image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.600-602
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• 1998

본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.488-490
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• 2011

본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.173-176
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• 2003

지문은 종생불변성, 만인부동성, 그리고 사용상의 편리함 때문에 신원인증을 위한 생체인식에 많이 사용되고 있다. 최근에는 기하학구조에 기반한 특이점 매칭방식이 제안되어 인식성능이 매우 높고 잡음에 강한 특성이 있으나 매칭 회수가 많아 인식속도가 느린 단점이 있다. 따라서 기존의 방식은 소수의 지문에 대한 1:다 매칭이나 1:1매칭에 주로 사용된다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 개선하기 위하여 생체 면역계의 자기-비자기 인식 능력에 주목하였다. 생체 면역계는 자기-비자기의 구별 능력을 바탕으로 바이러스나병원균 등의 낮선 외부침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 식별, 제거하는 시스템이다. 본 논문에서는 생체 면역계를 이루는 면역세포 중의 하나인 세포독성 T세포의 생성과정에서 자기, 비자기를 구별하기 위한 MHC 인식부를 형성하는 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 지문에 존재하는 특이점(minutiae)인식을 통해 1단계로 global 패턴을 생성하고 2단계로 기하학적인 구조를 만들며, 인식시 global 패턴을 인식한 MHC 인식부에 대해서만 2차 local 매칭을 수행함으로써 매칭 속도가 매우 빠르며 지문의 비틀림이나 회전 등에 대하여 강인하게 인식된다.

• 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 Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.169-172
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• 2003

본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.288-291
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• 2020

기존의 스티칭 사용되어 온 특징점 추출 방법들은 영상의 고주파 영역과 저주파 영역에 따라 빈도수가 다르다는 특징이 있고, 이러한 특징점 빈도수의 불균일성 없이, 일정한 간격으로 분포하는 특징점 매칭하는 계층적 탐색 기반 매칭 방법을 제안한다. 이는 스티칭 영상의 화질 개선뿐만 아니라 3D VR 영상의 화질개선에서도 효과를 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.283-286
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• 2006

내용기반의 이미지 검색방법은 객체의 내부의 정보를 이용한 검색방법으로 색상, 모양, 질감과 같은 특징을 사용한다. 이러한 특징 중에 모양은 검색에 사용될 수 있는 점을 추출하여 유사도 계산에 사용한다. 유사도 계산은 점의 개수가 증가할수록 검색의 응답시간도 함께 증가한다는 문제점이 있다. 본 논문은 응답시간 향상을 위하여 특징점들에 대한 그리드 기반의 유사도 매칭 기법을 제안한다. 그리드 기반의 유사도 매칭 기법은 점들을 그리드로 나누어 검색의 범위를 좁힘으로써 매칭하는 횟수를 줄이는 방법이다. 특징점으로 사용된 점들은 이미지의 선으로부터 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘으로 추출하였으며, 특징 점들간의 거리값의 합을 유사도로 계산하였다. 실험에서는 400여개의 식물 잎 이미지로부터 점들을 추출하여 검색 시간을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.847-850
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• 2022

최근 가상 현실(Virtual Reality), 파노라마(Panorama) 영상 등에 관한 관심과 수요가 증가함에 따라 고해상도 영상을 얻기 위한 영상 스티칭(Image Stitching)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 영상 스티칭은 다수의 영상을 하나의 영상으로 합성해 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있는 기술이다. 영상 스티칭에 있어 특징점 추출 및 매칭 과정의 정확도는 스티칭 영상의 품질을 결정짓는 핵심적인 요소이지만, 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법은 밝기가 어둡고 선명도가 낮은 영상의 스티칭에서 정확도가 저하될 수 있고 생성된 스티칭 영상의 품질 또한 저하될 수 있다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 앞선 제한적 영상에 대하여 특징점 추출 및 매칭의 정확도를 높여 스티칭 영상의 품질을 높이기 위하여 SuperPoint와 SuperGLUE를 활용한 입력 영상의 밝기 적응형 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.