• Title/Summary/Keyword: 점매칭

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Landmark Extraction for 3D Human Body Scan Data Using Markerless Matching (마커 없는 매칭을 활용한 3 차원 인체 스캔 데이터의 기준점 추출)

  • Yoon, Dong-Wook;Heo, Nam-Bin;Ko, Hyeong-Seok
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.163-167
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    • 2009
  • 3D human body scan technique is known to be practically useful in industrial field as the technique becomes more precise and cheaper. Landmark extraction is essential for full utilization of the scan data. In this paper, we suggest an algorithm for automatic landmark extraction. For this purpose, we perform markerless matching to the target data using PCA analysis and quasi-Newton optimization. Landmarks are extracted from the topology of resulting body.

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Fast Car Model Recognition Algorithm using Frontal Vehicle Image (차량 전면 영상을 이용한 고속 차량 모델 인식 알고리즘)

  • Jung, do-wook;Kim, hyoyeon;Choi, hyung-il
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.305-306
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    • 2015
  • 과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

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Building Retrieval System using feature point extraction and Brute-Force Matcher (특징점 추출과 Brute-Force Matcher를 활용한 건물 검색 시스템)

  • Lee, Areaum;Hong, Enry;Son, Sangmin;Ko, ByoungChul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.328-329
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    • 2020
  • 처음 방문하는 도시에서 건물의 외형만을 보고 목적지를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 카메라로부터 촬영된 영상에서 특징점을 추출하고 이를 이미 데이터베이스에 저장된 영상과 매칭하는 작업을 통해 해당 건물의 이름이 무엇인지 알려주는 시스템을 개발하였다. Oriented fast and rotated brief 알고리즘을 이용하여 크기 변화, 회전 등에 강인한 특징점을 추출하였고 알고리즘과 Brute-Force Matcher와 K-Nearest Neighbor 방법을 이용하여 특징점을 매칭하였다. 제안된 시스템은 실제 스마트폰으로 촬영된 영상을 데이터베이스에 연동하여 실험한 결과 90% 이상의 정확도를 보여 주었다.

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Error Correction of Interested Points Tracking for Improving Registration Accuracy of Aerial Image Sequences (항공연속영상 등록 정확도 향상을 위한 특징점추적 오류검정)

  • Sukhee, Ochirbat;Yoo, Hwan-Hee
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.18 no.2
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    • pp.93-97
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    • 2010
  • This paper presents the improved KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) of registration of Image sequence captured by camera mounted on unmanned helicopter assuming without camera attitude information. It consists of following procedures for the proposed image registration. The initial interested points are detected by characteristic curve matching via dynamic programming which has been used for detecting and tracking corner points thorough image sequence. Outliers of tracked points are then removed by using Random Sample And Consensus(RANSAC) robust estimation and all remained corner points are classified as inliers by homography algorithm. The rectified images are then resampled by bilinear interpolation. Experiment shows that our method can make the suitable registration of image sequence with large motion.

Adaptive Ontology Matching Methodology for an Application Area (응용환경 적응을 위한 온톨로지 매칭 방법론에 관한 연구)

  • Kim, Woo-Ju;Ahn, Sung-Jun;Kang, Ju-Young;Park, Sang-Un
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.13 no.4
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    • pp.91-104
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    • 2007
  • Ontology matching technique is one of the most important techniques in the Semantic Web as well as in other areas. Ontology matching algorithm takes two ontologies as input, and finds out the matching relations between the two ontologies by using some parameters in the matching process. Ontology matching is very useful in various areas such as the integration of large-scale ontologies, the implementation of intelligent unified search, and the share of domain knowledge for various applications. In general cases, the performance of ontology matching is estimated by measuring the matching results such as precision and recall regardless of the requirements that came from the matching environment. Therefore, most research focuses on controlling parameters for the optimization of precision and recall separately. In this paper, we focused on the harmony of precision and recall rather than independent performance of each. The purpose of this paper is to propose a methodology that determines parameters for the desired ratio of precision and recall that is appropriate for the requirements of the matching environment.

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SOSiM: Shape-based Object Similarity Matching using Shape Feature Descriptors (SOSiM: 형태 특징 기술자를 사용한 형태 기반 객체 유사성 매칭)

  • Noh, Chung-Ho;Lee, Seok-Lyong;Chung, Chin-Wan;Kim, Sang-Hee;Kim, Deok-Hwan
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.36 no.2
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    • pp.73-83
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    • 2009
  • In this paper we propose an object similarity matching method based on shape characteristics of an object in an image. The proposed method extracts edge points from edges of objects and generates a log polar histogram with respect to each edge point to represent the relative placement of extracted points. It performs the matching in such a way that it compares polar histograms of two edge points sequentially along with edges of objects, and uses a well-known k-NN(nearest neighbor) approach to retrieve similar objects from a database. To verify the proposed method, we've compared it to an existing Shape-Context method. Experimental results reveal that our method is more accurate in object matching than the existing method, showing that when k=5, the precision of our method is 0.75-0.90 while that of the existing one is 0.37, and when k=10, the precision of our method is 0.61-0.80 while that of the existing one is 0.31. In the experiment of rotational transformation, our method is also more robust compared to the existing one, showing that the precision of our method is 0.69 while that of the existing one is 0.30.

3D Facial Model Expression Creation with Head Motion (얼굴 움직임이 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정 생성)

  • Kwon, Oh-Ryun;Chun, Jun-Chul;Min, Kyong-Pil
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.1012-1018
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    • 2007
  • 본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

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The Method of The GEometric Shape-Matching using spline (스플라인을 이용한 기하학 형태 매칭방법)

  • Park, Cheol-Ho;Sim, Jae-Hong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.1
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    • pp.181-190
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    • 1998
  • 특정한 부분에 정확성을 가지는 기하학 형태인식은 이미지 분석 응용에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한, 부분적 혹은 변형된 모양을 계층화하는 새로운 접근방법에 대한 연구가 계속되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 자유형태의 부드러운 곡선을 생성하는데 용이한 스플라인 공식들을 이용하여 새로운 기하학 형태 매칭 접근 방법을 제안한다. 이와 같은 방법에서, 여러개의 스플라인 공식들로 생성된 곡선들의 집합은 동일한 형태의 성질을 가진다. 본 논문은 곡선 설계를 위하여 일반적인 상호작용 방법과 다양한 스플라인 공식간에 관계들을 이용함으로서 간단한 설계점(design point)들의 이동으로 형태매칭 방법에 관한 관계성을 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 3차 스플라인의 공식(B-splines, Bezier splines, Catmull-Rom splines)을 이용하여 형태 매칭 방법을 제안한다.

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A Conversational Agent based on Structured Pattern Matching (구조적 패턴매칭에 기반한 대화형 에이전트)

  • 이승익;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.409-411
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    • 2001
  • 인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 검색할 수 있는 도구를제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 아직까지는 대부분의 사이트에서 키워드에 기반한 단순한 검색기법을 주로 사용하는데, 이 방식은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 검색결과가 지나치게 많거나 의도하지 않은 결과를 얻기 쉽고, 사용자가 자연스럽게 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 적절한 정보를 제공해주는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 시스템은 기존의 자연어처리 기법의 한계를 극복하기 위하여 질의-답변간의 융통성 있는 패턴매칭 기법을 사용하며, 효과적인 매칭을 위하여 포섭구조에 기반한 질의분류를 선행하는 구조적 패턴매칭 방식 사용한다. 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 그 가능성 및 개선점을 파악할 수 있었다.

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Development of Camera Calibration Technique based on Object Recognition and Landmarks (물체 인식 기술 및 주변 랜드마크를 활용한 카메라 보정 기술 개발)

  • Lim, Won-Jun;Lee, Kang-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.07a
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    • pp.13-14
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    • 2014
  • 본 논문에서는 랜드마크를 활용한 카메라의 외곡에 대한 보정 기술을 제안한다. 이를 위해 OpenCV를 활용하여 랜드마크와 카메라로 부터 입력받은 영상의 매칭점을 비교하여 매칭 결과를 도출하며 매칭된 결과를 시스템 관리자에게 알려 줌으로써 카메라의 외곡을 확인 할 수 있다. 또한 제안한 방법을 활용하여 카메라의 외곡뿐만 아니라 외곡 각도 계산 까지 가능함에 따라 외부 환경으로 인한 카메라의 각도 변환에 대응 할 수 있으며 시스템 사용자의 편의성 및 비용 감소에도 도움이 될 것이다.

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