• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.815-822
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• 2003

지문영상의 품질 향상과 특징점 정합은 자동 지문인식 시스템의 중요한 두 단계이다. 본 논문에서는 특징점의 연결정보를 사용한 지문인식 기법을 제안한다. 인식 과정은 전처리와 특징점 추출, 그리고 특징점 pairing을 기반으로 한 정합의 세 단계로 이루어져 있다. 정확성을 위해 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출한 후에, 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 낮은 비용으로 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 정합 알고리즘은 반도체 칩방식 지문 입력장치로부터 획득한 500개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험 결과는 기존 방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.271-274
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• 2004

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출한 후 HMM에 의해 서명 모델을 구축하였다. 산출된 두 특징을 융합하는 방법으로는 SVM 분류기를 사용하였다 실험 결과 제안된 기법은 분절 단위 기반의 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.67-73
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• 2005

최근 개인인증 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 지문인식은 이 요구에 대응하여 광범위하게 사용되고 있는 생체인식 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 특징점의 융선형태 정보를 이용한 지문매칭 알고리즘을 제시한다. 여기서 융선형태는 1차원 이산신호로 표현되어 사용된다. 본 알고리즘은 다음의 절차로 처리된다. 먼저, 입력지문과 등록지문의 모든 특징점에서 융선을 1차원 이산신호로 표현하여 융선형태 정보를 얻는다. 그리고 두 지문에서 유사한 융선형태를 갖는 특징점쌍을 구한 후 이로부터 두 지문의 회전각도와 이동변위의 후보를 구한다. 이 후보들로부터 군집화 기법을 통해 최종적인 회전각도와 이동변위를 얻어 입력지문에 대해 정렬을 수행한다. 마지막으로 정렬된 입력지문과 등록지문사이에 일치되는 특징점쌍을 찾아 매칭률을 계산한다. 실험결과 $0.79\%$의 FAR에서 $18.0\%$의 FRR를 달성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.13-20
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• 2024

본 논문은 영상에서 특정 원통형 약통을 식별할 수 있는 모델 이미지 생성 방식을 제시하고 데이터 수집에 대한 기술을 연구한다. 기존 연구들은 객체 인식과 특정 객체 식별이 분리되어 있어 이미지 스티칭(image stitching) 자동화에 적용하기 어려웠으며, 좌표 기반 이미지 추출 방식이 이미지 스티칭 과정에서 객체 영역 외의 정보도 모델 이미지에 포함시키는 문제를 갖고 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 최근에 출시된 YOLOv8(You Only Look Once)의 세그멘테이션(segmentation)기법을 수직축 회전하는 약통 영상에 적용하고 특징점 매칭 알고리즘인 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 활용하여 모델 이미지 생성을 자동화하였다. 연구 결과, 세그멘테이션 기법을 적용할 경우 특정 약통 식별시 인식률이 향상되었으며 특징점 매칭 알고리즘으로 생성된 모델 이미지는 특정 악통을 정확하게 식별해 낼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.454-461
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• 2008

본 논문에서는 이동변위를 기반으로 하는 휴대기기의 새로운 입력 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대기기에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 영상을 연속적으로 획득하고, 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산함으로써 휴대기기의 이동 변위를 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산하기 위하여 계산량이 적은 SUSAN 코너 검출기를 사용하여 두 영상에서 특징점 들을 추출하였다. 다음으로 추출된 특징점 사이의 매칭작업을 수행하기 위하여 투 패스 알고리즘을 적용한 보로노이 평면을 생성하고, 두 영상의 거리 값인 SAD (Sum of absolute difference)를 계산함으로써 두 영상간의 변위를 계산하였다. 실험결과에서는 총 1500장의 영상을 이용하여 변위 추정알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 최대 90% 이상 매칭 성공률을 보였으며, 연산 속도는 5 ms 이내였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.190-193
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• 1998

최근 들어 컴퓨터와 네트워크의 발전에 기인하여 일상업무의 대부분을 컴퓨터를 이용하여 할 수 있으므로 신원 확인은 중요한 분야로 부상되었으며, 지문은 편리한 입력과 종생불변하고 만인부동한 특성으로 생체 측정 분야 중 가장 각광받고 있는 분야가 되었다. 지문은 입력 방법에 따라 중심점과 삼각주를 전부 취득하는 회전 지문과 손가락을 회전하지 않고 취득한 평면 지문으로 나뉜다. 지문 인식 기술은 특징점 추출과 분류 그리고 매칭으로 나뉘는 AFIS에 이용되는 기술과 분류기술은 생략할 수 있는 검증 기술이 있는 데 본 논문에서는 AFIE에 관련된 전반적인 기술에 관하여 기술한다.

• 정보보호학회지
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• 제12권2호
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• pp.25-33
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• 2002

지문인식 센서는 광학방식, 열방식, 반도체방식 등 다양한 입력 방식이 존재하며, 입력 방식에 따라 이미지의 특성이 다르게 나타난다. 특히 입력 방식의 차이는 알고리즘으로부터 정확한 결과를 도출하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 다양한 입력 방식에 따른 센서들의 특징과 여러 조건하에서의 센서들의 이미지 품질을 비교해 보고 지문이미지로부터 특징점을 추출하고 매칭하는 과정에 대한 이해와 다양한 알고리즘의 특징등을 비교, 분석하여 발전방향에 대한 동향을 살펴본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.87-92
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• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.51-61
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• 2017

본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.53-57
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• 2009

본 논문에서는 환자관리의 전산화를 위한 안면 특징점 추출 알고리즘을 적용한 환자 인식 u-Healthcare 환경의 구현을 제안한다. 먼저 모바일 기기 등으로 환자의 사진용 촬영하고 이 사진 데이터를 AdaBoost 알고리즘의 입력데이터로 활용하여 특징점 패턴 추출한 후, 기존 데이터에이스에 저장된 환자의 샘플사진에서 추출한 특징점 패턴과 매칭 시킨다. 그 결과, 동일 환자라고 인식한 경우에는 환자정보 데이터베이스에서 질병, 담당의, 진료분야 등의 관련정보를 추출하여 기기 화면에 출력하는 환자인식 시스템의 구현 방법을 제시한다.