• 제목/요약/키워드: 특징점 검출

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동일 융성 상에 존재하는 특징점 간의 연결정보를 이용한 지문인식 (Fingerprint Recognition using Connected Ridge Information between Minutiae on the Same Ridger)

  • 김현철;심재창
    • 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.

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λ-퍼지척도를 이용한 얼굴특징의 윤곽선 검출 (An Edge Detection for Face Feature Extraction using λ-Fuzzy Measure)

  • 박인규;안보혁;최규석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.75-79
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    • 2009
  • 얼굴특징의 윤곽선 검출을 위하여 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법에는 계곡, 명도, 경계선과 같은 특징점를 이용하여 얼굴 특징점을 찾는다. 이 방법에는 여러가지 특정점을 이용하기 때문에 주변잡음과 기타환경에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하여 이러한 단점을 해결하였다. 해당 화소에 대하여 각각의 가중치를 구성함으로서 이들에 대한 평가를 무게중심을 적용하여 종합적으로 평가 하였다. 따라서 인접정보를 유지하여 경계선의 연속성을 확보할 수 있었다. 실험을 통하여 기존의 방법에 비하여 알고리즘의 단순화로 인한 계산량의 감소를 보였으며, 항목간의 중요도에 대한 무게 중심을 검출하여 각도변화와 조명에 보다 강인한 경계선을 추출 할 수 있었다.

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Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출과 추적을 위한 Lucas-Kanade특징 추적 (Face detection using haar-like feature and Tracking with Lucas-Kanade feature tracker)

  • 김기상;김세훈;박진영;최형일
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.835-838
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    • 2008
  • 본 논문에서는 얼굴 영역을 자동으로 검출하여 실시간으로 얼굴의 특징 짐을 추적하는 방법을 제안한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴 영역을 자동으로 추출하였으며, 회전에 강건한 KLT 알고리즘을 적용하여 얼굴의 특징 점들을 추출하였다. 그리고 실시간으로 얼굴의 특징점을 추적하기 위해 Lucas-Kanade 특징 추적 알고리즘을 사용하였다. 실험결과를 통하여 회전과 움직임에 강건하게 얼굴 영역을 검출하고 추적되는 것을 확인하였다.

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시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법 (Feature Matching Algorithm Robust To Viewpoint Change)

  • 정현조;유지상
    • 한국통신학회논문지
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    • 제40권12호
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    • pp.2363-2371
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    • 2015
  • 본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

모바일 디바이스를 이용한 3차원 특징점 추출 기법 (3D feature point extraction technique using a mobile device)

  • 김진겸;서영호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.256-257
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    • 2022
  • 본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.

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다방향 선형 스캐닝과 컨벡스 헐을 이용한 아무르불가사리의 특징 추출 (Feature Extraction of Asterias Amurensis by Using the Multi-Directional Linear Scanning and Convex Hull)

  • 신현덕;전영철
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.99-107
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    • 2011
  • 패턴을 이용한 불가사리 특징 검출은 불가사리의 오목 특징과 볼록 특징을 모두 검출하기 어려우며 또한, 오목과 볼록을 구분 할 수도 없다. 오목과 볼록은 아무르불가사리의 중요한 구조적 특징으로서 반드시 찾아야 할 특징이며 오목과 볼록을 분류함으로서 차후 불가사리 인식에서도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 아무르불가사리의 주요 특징인 오목과 볼록 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 다방향 선형 스캐닝을 이용하여 오목과 볼록의 특징점 후보군을 형성하고 이 후보군에서 특징점을 결정한 후 추출된 특징점에 컨벡스 헐 알고리즘을 적용하여 오목 특징과 볼록 특징을 구분한다. 제안한 기법은 불가사리의 주요 특징인 오목 특징과 볼록 특징을 구분하여 효과적으로 추출한다. 따라서 향후 불가사리 인식을 위한 연구에 기여할 것으로 기대한다.

저니키 모멘트 기반 지역 서술자를 이용한 실시간 특징점 정합 (Real-Time Feature Point Matching Using Local Descriptor Derived by Zernike Moments)

  • 황선규;김회율
    • 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.

모바일 증강현실을 이용한 작업자 중심의 폐색된 건축물 시각화 시스템 개발 (Implementation of Constructor-Oriented Visualization System for Occluded Construction via Mobile Augmented-Reality)

  • 김태호;김경호;한윤상;이석한;최종수
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권2호
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    • pp.55-68
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    • 2014
  • 현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.

음성 단어를 이용한 구간검출에 의한 패턴인식 (Pattern Recognition by Section Detection Using Speech Word)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.681-682
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    • 2016
  • 본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

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중첩 영역 추정을 통한 파노라마 영상 생성 (Overlap Estimation for Panoramic Image Generation)

  • 양지희;전지혜;박구만
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.32-37
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    • 2014
  • 파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.