• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.755-758
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• 2002

스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.721-724
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• 2005

본 논문은 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 육각 탐색과정에서 추출한 정합점에 대해 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도를 검증함으로써 국부 최소 문제를 효과적으로 개선한 고속 움직임 벡터 추정 기법에 관한 것이다. 제안된 방법은 우선, 적응형 육감 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장한다. 이후 이렇게 확장된 탐색 패턴에서 추출한 임시 전역 정합점을 대상으로 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도의 비교우위를 재차 검증한다. 이 검증 결과에 따라 추가 탐색 과정을 계속적으로 진행할 것인지 또는 현 임시 전역 정합점을 최종 전역 정합점으로 확정할 것인지 여부를 결정하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 움직임 보상화질을 개선한 것이다. 제안된 방법에 따르면, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대 할 수 있다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.111-114
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• 2006

특징점(minutiae)에 기반한 정합 방식은 간결하고 계산이 쉬워서 가장 널리 사용되는 반면 동일한 지문의 두 입력 사이에서 발생할 수 있는 여러 가지 왜곡들을 고려해야 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡들을 줄이고 포인트 패턴을 이용하여 고속 지문정합 알고리즘을 설계하였으며 1:N정합에 적합한 알고리즘이다. 특징점 추출 알고리즘에서 구한 특징점에 직교좌표의 정보를 조합한 특징점들 중에서 정합을 시도하려는 두 개 특징점 데이터 집합에 대하여 지역 정합을 시도하여 지역 정합된 특징점의 비율이 임계값을 넘어가면 전역 정합을 시도하여 정합 점수를 결정하고 가장 높은 정합수를 얻은 지문 데이터를 결정한다.

• 한국측량학회지
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• 제18권2호
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• pp.191-198
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• 2000

수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.314-317
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• 2003

지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 상ㆍ하, 좌ㆍ우 위치 이동에 대한 영향을 최소화 시켜줌으로써 지문 정합의 정확도를 높여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.595-597
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• 2000

3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.123-128
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• 2015

본 논문에서는 CCTV 영상으로 조밀한 3차원 복원을 하기 위하여 스테레오 정합 과정으로 얻어지는 정합점을 증가시키기 위한 실험을 진행하였다. 실험에서는 시간의 경과에 따라 연속적으로 촬영된 스테레오 CCTV 영상에서 시계열별로 단영상을 추출한 뒤, SIFT 정합 알고리즘과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 얻어진 정합점을 순차적으로 중첩하였으며, 결과적으로 정합점의 중첩과정이 반복될수록 정합점 수가 계속해서 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.347-350
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• 2003

표면정보 기반 영상정합기법은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전체적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 정합 수행에 있어 전체 객체를 가장 잘 대표하는 특정 개수의 표면점을 추출하고, 이 대표점으로부터 변환 값을 계산하는 것이 영상정합의 합리적인 최적화 단계를 위해 필수적이다. 대표점 추출결과에 따라 전체 정합의 결과가 달라지게 되므로 정합의 변환요소 값을 정확하게 구해낼 수 있는 대표점을 추출하기 위해 적절한 샘플링 기법의 선택이 요구된다. 본 연구에서는 효율적인 표면정보 기반 다중 모달리티 영상정합을 위해 계통추출법 기반 샘플링 기법과 특징점 탐지 기법 기반 샘플링 기법의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-30
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• 2014

이미지 기술자(descriptor)를 이용한 정합은 최근까지 컴퓨터 비전과 패턴인식 분야에서 사용되고 있는 강력한 정합 방법이다. 그러나 3차원 시점이 변화되거나 밝기가 변화된 이미지, 반복된 패턴이 포함된 이미지 등에서 잘못된 정합들이 발생한다. 본 논문에서는 반복된 패턴이 포함되어 있는 이미지에서 잘못된 정합들이 많이 발생하는 문제점에 대해 기술하고 이를 분석하여 잘못된 정합들을 제거할 수 있는 방법을 제안한다. MDMF(Multiple Descriptors-based Mismatch Filtering) 방법은 각 특징점에 대해 인접한 여러 개의 특징점들의 기술자들을 사용하여 다중 기술자를 생성한 후 이를 활용하여 잘못된 정합들을 제거한다. 실험에서는 크기 변환, 회전 변환, 어파인 변환에 대해 기존 SIFT와 ASIFT의 정합율을 MDMF를 이용해 제거한 정합율과 비교하여 MDMF가 잘못된 정합을 성공적으로 제거할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.580-582
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• 2003

특징점 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.