• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.222-225
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• 2011

영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 중요한 기초 기술 중에 하나이다. 하지만 스케일, 회전, 조명, 시점변화에 강인한 대응점을 찾는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이러한 문제점을 보안하기 위해서 스케일 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform) 고속의 강인한 특징 추출(Speeded up robust features) 알고리즘등에 제안되었지만, 시점 변화에 있어서 취약한 문제점을 나타냈다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 시점 변화에 강인한 영상매칭을 위해서 원본 영상과 질의 영상간 유사도 높은 특징점들의 호모그래피 변환을 이용해서 질의 영상을 원본 영상과 유사하게 보정한 뒤에 매칭을 통해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 구현하였다. 시점이 변화된 여러 영상을 통해서 기존 SIFT,SURF와 성능과 수행 시간을 비교 함으로서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.164-167
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• 2008

효과적이고 정확한 물체인식은 컴퓨터 비전 연구 분야에 있어 매우 중요한 부분이다. 조명, 카메라 회전등의 외부환경의 변화에 의해 서로 다르게 획득되는 영상에 대해서도 강인하도록 동일한 특징점을 추출하고 매칭할 수 있는 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 매칭이 많이 사용되어 왔다. 그러나 기존의 SIFT기술자는 특징점 주변의 그레이만을 이용하여 기술하기 때문에 물체의 그레이정보가 유사하며 색상이 다르더라도 그레이정보만 유사할 경우에도 매칭되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 기본영역가 확장영역의 색상 히스토그램에 기반 한 기술자를 추가하여 오매칭에 대한 인식 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.473-475
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• 1999

본 논문은 구조적 매칭 접근 방법이 회전과 변이에 얼마나 효과적인가를 보여준다. 이는 지문에서 보여주는 특징적 요소들 (코아, 델타 그리고 분기점) 사이의 거리와 각도들을 이용한다. 실제로 이 접근 방법은 회전과 변이가 허용된 한 입력 지문에 대해서 짧은 시간 내에 간단한 연산만으로도 높은 매칭 성공률을 보여준다. 또한 현 자동화된 지문인식 시스템에서처럼 한 입력지문에 대해서 데이터베이스에서 최종 유력한 지문 10개를 검색하는 것을 목적으로 한다. 표본은 600명의 서로 다른 사람으로부터 채취된 지문을 4가지로 (궁상문, 우제상문, 좌제상문, 와상문) 분류한 각각에 대해서 약 98%의 매칭 성공률을 가진다. 실험은 150MHz, 586 퍼스널 컴퓨터에서 실행되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.764-772
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• 2001

본 논문은 지문의 특징점들이 융선으로 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점과 단점의 위치 및 분기점과 단점에서 융선의 진행 방향 등이다. 동일 융선 상에 존재하는 특징점들에 대한 연결정보를 추출하고, 이를 이용하여 원문지문과 입력지문간의 좌표 변환의 기준이 되는 특징점 쌍을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동 회전하여 원문지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하다. 89명으로부터 얻은 445매의 지문영상에 대한 실험결과, 지문매칭의 처리속도가 31%향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.559-561
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• 2001

본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 변위를 추정할 수 있는 다양한 방법들 중 특정 기반 방식과 영역 기반 방식의 각각의 장점들을 살리고 단점들을 보완하기 위한 방법은 제안한다. 영상의 경계선을 이루는 특징점들은 전체 영상의 5% 내외의 소수로 추출되면서도 많은 양의 영상 정보를 가지고 있으므로, 이 점들에 대해 일정한 매칭 과정을 통해 대응점을 구하고, 이 중 90% 이상의 정확성 매칭 확률을 가진 대응점들을 영상으로 기준점으로 설정한다. 그리고 이러한 기준점 이외의 점들에 대해서는 추출된 기준점들의 순서에 맞추어 Ordering Constraint를 적용시키고 기준점에 따라 블록의 크기가 달라지는 영역 기반 방식을 적용하여 조밀한 변위를 추정하였다. 이렇게 함으로써 영역 기반 방식과 특징 기반 방식의 각각의 장점들을 이용하면서도 특정기반 방식의 문제점인 보간법 문제를 해결하였고, 또한 블록의 크기 따라 계산 시간과 정합 오차가 많이 좌우되는 영역 기반 방식의 단점들을 해결하였다. 또한 기준점을 이용하여 Ordering constraint 기반하에 영역 정보를 이용하므로 좀 더 올바른 순서 조건에 맞추어 대응점을 찾을 수 있고 또한 폐쇄 영역 부분도 쉽게 찾을 수 있었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.33-37
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• 2004

고해상 입체 위성영상 엄밀 모델링(Rigorous Modeling)을 구현하고, 이를 기반으로 각 입체시 영상을 제작하여 3차원 정확도 평가를 수행하였다. 본 연구 지역으로 진주지역의 SPOTS 입체영상을 이용하였으며, 각 영상별 기준점 자료는 1/5000 수치지도를 이용하여 입체영상의 중복영역 내에 균등하게 지상기준점 40점을 추출하였다. 추출된 점을 각각 기준점과 검사점으로 구분하여 엄밀 모델링의 정확도를 분석하였다. 또한, 입체시 제작시에 기준점으로 사용된 지상좌표와 이에 대응하는 영상점을 이용하여 입체시 영상을 제작하였다. 제작된 입체시 영상에서 동일점을 획득하기 위해 영상 매칭 및 수치해석도화기(Helava System)를 이용하여 정확한 영상점을 획득하여 3차원 좌표를 계산하여 정확도 평가를 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.505-510
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• 2016

본 논문은 모바일 로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 구현 시 사용되는 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법을 제시한다. 많은 모바일 로봇의 연구에 차동구동방식의 구동부가 사용되는데, 이는 곡선 주행이나 제자리 회전을 위해 두 모터의 속력을 다르게 하거나, 반대 방향으로 제어하게 된다. 이러한 경우 직선 주행에 비해 비교적 바퀴의 미끄러짐 현상(Wheel Slip)을 심화시켜 모바일 로봇의 누적 위치 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 로봇의 회전 반경을 기반으로 최근접점을 추출하는 대응점 탐색 기법을 통해 스캔매칭 성능을 향상시키고자 한다. 제안된 방법의 검증을 위해 LRF(Laser Range Finder)를 이용해 실험을 진행하였으며, 기존 알고리즘에 주로 적용되는 유클리디안 최근접점 기반의 대응점 탐색 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 대응점 탐색 기법이 보다 정확하게 대응점 집합을 추출하는 것을 확인했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.345-354
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• 2010

시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.28-31
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.