• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.563-569
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• 2004

저니키 모멘트(Zernike moment)는 영상의 표현 능력이 뛰어나기 때문에 객체 인식 또는 내용기반 영상 검색 시스템에서 많이 사용되었으나, 정의식이 복잡하기 때문에 많은 연산량을 필요로 하는 단점이 있다. 저니키 모멘트를 빠르게 계산하는 기존의 방법들은 주로 1차원 실수 방사 다항식을 빠르게 계산하는 방법에 중점을 두었다. 본 논문에서는 저니키 복소 기저 함수의 대칭성을 유도하여 저니키 기저함수를 빠르게 계산하고 입력 영상으로부터 저니키 모멘트를 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 저니키 기저 함수 계산에 필요한 연산량을 기존 방법의 약 20%로 줄이고, 저니키 모멘트 추출에 필요한 곱셈 연산을 25%로 감소시킨다. 또한, 저니키 모멘트를 특징 벡터로 이용하는 시스템 구현 시 필요한 메모리 요구량도 기존 방법의 25%만을 필요로 한다. 제안하는 방법은 회전 모멘트, 의사 저니키 모멘트, ART(Angular Radial Transform) 등의 계산에도 같은 방식으로 적용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.116-123
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• 2009

서로 다른 시점의 두 영상에서 동일한 점들을 정합하는 특징점 정합은 다양한 영상 처리 분야에서 널리 사용되고 있으며, 최근에는 실시간으로 동작하는 특징점 정합에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 저니키 모멘트 기반의 지역 서술자를 이용하여 특징점을 실시간으로 정합하는 방법을 제안한다. 빠른 모서리 점 검출 방법을 이용하여 입력 영상으로부터 특징점을 추출하고, 각 특징점에서 저니키 모멘트를 이용한 지역 서술자를 생성한다. 저니키 모멘트 기반의 지역 서술자는 특징점 주변의 부분 영상을 적은 차수의 특징 벡터로써 효율적으로 표현하며, 영상의 회전과 밝기 변화에 강인하다. 본 논문에서는 저니키 모멘트 계산을 실시간으로 수행하기 위하여 고정된 크기의 저니키 기저 함수를 미리 계산하여 이를 룩업 테이블에 저장하여 사용한다. 특징점 정합 단계에서는 근사 최근방 이웃(ANN) 방법을 사용하여 초기 정합 결과를 얻고, 이 중 잘못된 정합은 RANSAC 알고리즘을 이용하여 제거함으로써 최종 정합 결과를 얻는다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 변환이 존재하는 영상에 대하여 실시 간으로 특징점 정합을 수행함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.153-162
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• 2012

본 연구는 저니키 모멘트 서술자를 이용하여 객체 쌍의 기수성에 영향을 받지 않고 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 형상 유사도는 저니키 기저함수에 객체 집합의 공간적 분포 영역을 투영하여 얻어지는 모멘트를 이용하기 때문에 형상을 구성하는 객체들의 기수성에 영향을 받지 않는다. 또한 낮은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 전역적인 형상을 표현하고, 높은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 지역적인 형상을 표현하기 때문에 원형상과 유사한 수준으로 형상을 복원할 수 있는 차수까지의 모멘트를 이용함으로써 효과적으로 형상을 서술하고 비교하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 서울시 지역의 도로명주소 지도와 차량용 항법 지도의 건물 객체를 대상으로 적용 및 평가하였다. 기존 중첩면적비를 이용한 유사도에 비하여 제안된 유사도는 기수성의 변화에 강건함을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.81-94
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• 2012

본 논문에서는 두 영상간의 회전각도를 추정하는 방법들 중에서, 정확도에서 높은 성능을 제공하는 저니키 모멘트의 위상을 이용한 방법들의 회전각도 추정 결과의 정확도를 비교하여 제시하고, 기존의 방법들보다 정확하게 각도를 추정하는 angular radial transform(ART) 계수들의 위상성분을 이용한 회전각도 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Revaud가 제안한 저니키 모멘트를 이용한 회전각도 추정 방법[1]을 ART로 확장한 방법이다. ART는 저니키 모멘트에 비해서 회전에 의한 영상의 변화를 보다 효과적으로 서술할 수 있는 기저함수의 생성이 가능하기 때문에 저니키 모멘트보다 두 영상간의 회전각도를 정확히 추정하는 것을 가능하게 한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법이 제곱평균제곱근오차(root mean square error) 대 커버리지(coverage)를 기준으로한 성능비교에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.171-180
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• 2013

일반적으로 저니키 모멘트 값을 이용한 매칭 시에는 외접원 안에 속하는 이미지 정보를 Zernike 기저함수로 투영시켜 얻은 모멘트 값을 이용하여 매칭에 사용한다. 하지만 손 이미지의 특성상 무게중심 부근에 중복되는 정보가 많이 포함되는데 이로 인해 변별력이 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 또한 중복되는 정보를 제외한 이미지 정보들 중에서 특정 영역에 있는 정보들은 손의 모양정보를 구분하는데 변별력을 높여줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중복되는 정보를 제거하는 R1 링 마스크를 통해 얻은 이미지와 변별력을 높여 줄 수 있는 정보에 가중치를 부여하는 R2 링 마스크를 통해 얻은 이미지를 결합하여 R3 링 마스크를 설계한다. R3 링 마스크를 이용하여 얻은 모멘트들을 주성분분석(PCA)을 통해 차원을 축소함으로써 매칭량을 감소시킨다. 제안한 방법의 우수성을 확인하기 위해 7가지 손 모양을 다른 방법과 비교실험 하였으며, 그 결과 우수성을 확인 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.26-36
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• 2012

영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull's Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-40
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• 2012

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.