• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.299-307
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• 2013

본 논문은 SIFT-Grid 기반의 얼굴 인식 시스템에서 식별 능력의 향상과 계산량 감소를 목적으로 한다. 첫번째는 한 얼굴 클래스의 다양한 훈련 이미지로부터 비슷한 SIFT 특징점들은 제거하고, 상이한 특징점들은 병합하는 통합템플릿의 구성 방법을 제안한다. 통합템플릿은 SIFT-Grid를 통해 나누어진 훈련 이미지들의 동일 부분영역 내의 특징점들에 대한 유사도 행렬의 계산과 임계치 기반의 히스토그램의 계산을 통해 구성하였다. 두 번째는 구성된 통합템플릿들로부터 테스트 이미지의 효과적인 식별을 위한 유사도 계산 방법을 제안한다. 유사도의 계산은 테스트 이미지와 각 클래스의 통합템플릿간의 일대일 비교로 수행된다. 이때 동일 부분영역 별로 유사도 점수와 임계치 기반의 보팅 점수가 계산된다. 얼굴 인식 작업에 대한 실험 결과 제안된 방법이 SIFT-Grid 기반의 다른 두 방법보다 정확한 것으로 확인 되었고, 또한 계산량도 감소하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.39-53
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• 2007

본 연구의 목적은 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 이기종 지문입력 센서간의 매칭을 위하여 영상 기반의 센서 평가 방법에 따라 Ink-Stamped방법과 인조패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 보정 알고리즘은 영상 레벨과 템플릿 레벨 모두에서 보정 가능하며, 상대 센서의 사양에 맞도록 보정하는 상대적 해상도 보정 방법과 500, DPI 종횡비(Aspect Ratio)가 1인 사양에 맞도록 보정하는 공통해상도 보정 방법이다. 특히 템플릿 레벨에서의 보정은 특징점이 보정됨에 따라 방향 보정이 변하게 되는데 이를 보정하기 위하여 단위 벡터 방법을 제안한다. 따라서 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전 보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 64.8% 개선됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 이기종 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 비용을 최소화하고 최종 사용자의 편의성을 도모할 수 있으며, 나아가 국가 간 바이오 정보 공유 및 출입국 관리 시스템에 적용하기에도 유용할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.532-534
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• 2001

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.143-146
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• 2021

전자상거래는 긴 역사에도 불구하고, 최근의 기술적 발달과 함께 COVID-19로 촉발된 사회경제적 변화로 인해 다시 한번 급속한 성장과 더불어 많은 주목을 받고 있다. 이러한 과정에서 소상공인들을 비롯한 판매자들은 전자상거래에 참여하여 판매를 하고자 노력하고 있다. 하지만 오프라인 상거래와는 달리, 온라인에서의 판매는 디지털 데이터를 비롯하여 정보통신(IT)에 대한 이해가 수반되어야 용이한 특징을 지닌다. 이에, 본 연구는 판매자를 돕기 위해 개발된 판매 보조 도구가 실제로 온라인에서 판매자들의 실적을 돕는지 알아보고, 이에 따라 전자상거래 플랫폼 운영사는 판매자의 판매를 어떤 방식으로 도와 성공적으로 플랫폼을 운영할뿐만 아니라 사회 전체적인 경제 효익을 증대시킬 수 있는지에 관한 시사점을 주고자 한다. 본 연구에서는 전자상거래에서 판매자에게 의사결정에 도움이 되는 도구들이 제공되어 이를 사용할 경우에 판매액(매출)를 비롯한 다양한 성과 측정 척도에서 유의미한 개선이 이루어지는가를 실증적으로 분석하고자 한다. 엄밀한 분석을 위해 성향점수매칭법과 이중차분법을 활용하여 판매자들의 데이터를 분석할 것이다. 이를 통해 의사결정 지원 시스템이 전자상거래 판매자에게도 유효한지 실증적으로 알아보고, 나아가 전자상거래 플랫폼 운영사에게도 경영 측면에서의 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.339-342
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• 2017

이미지의 기하학적 변형은 이미지 보정을 위해 사용되며 컴퓨터 비전 분야에서 강체 변환, 유사변환 등 많은 방법이 존재한다. 그 중에서도 워핑은 원근감이 있는 이미지에서 많이 활용되는 이미지 보정 방법이다. 일반적으로 워핑을 수행하기 위해서는 워핑할 위치에 대한 특징 점 4개를 추출해 워핑을 수행한다. 그러나 워핑 지점을 정확한 추출이 어려우며, 추출된 4개의 점을 이용해 원근 영상 보정을 할 경우 원본 이미지와 보정 후 영상과의 특정 부분 픽셀이 3~4픽셀 이상으로 오차가 나타나게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 정확한 워핑 결과를 가져오기 위해 템플릿 매칭을 이용해 워핑 할 부분의 4개점을 보다 정확하게 추출하고, 추출된 4개점들 중 2개의 점 각각에 대해 주변 3 by 3 영역으로 점을 이동 시켜 총 81번의 반복을 워핑 통해 이미지 보정하는 형태이다. 이와 같이 2개의 점을 주변 3 by 3 위치로 이동 시키면서 오차 픽셀이 1픽셀 이하로 나는 최적의 위치 즉, 최적 결과를 가져오는 4개의 점을 선정한 후 그 점들로 이미지 보정을 진행하여 최적의 결과를 가져올 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.42-52
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• 2017

파노라마 영상은 여러 시점에서 촬영한 영상들을 대응점들의 정합을 통해 합성하여 얻은 단일 영상을 말한다. 기존의 파노라마 영상 생성 방법들은 대응점들을 구할 때 각 영상에서 지역적 불변 특징점을 추출하여 서술자를 생성하고 매칭 알고리즘을 사용한다. 동영상의 경우, 프레임 수가 많아 기존의 방법으로 파노라마 영상을 생성하는 것이 상당한 시간을 소비하고 불필요한 계산을 한다. 본 논문에서는 동영상을 입력 받아 구면 파노라마 영상을 효과적으로 생성하는 기법을 제안한다. 동영상의 프레임 간의 변화가 지역적으로 크지 않으며 연속적이라는 전제 조건으로 반복성 및 계산속도가 높은 FAST 알고리즘을 사용하여 특징점들을 추출하고, Lucas-Kanade 알고리즘을 통해 각 특징점들을 추적하여 그 주변에서 대응점을 찾는다. 모든 영상에 대해서 호모그래피를 계산하면 가운데 영상을 중심으로 호모그래피를 변경하고 영상을 와핑하여 평면 파노라마 영상을 얻는다. 마지막으로 구면 좌표계 역변환식을 통해 구면 파노라마 영상을 변환하여 얻는다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 파노라마 영상을 빠르고 효과적으로 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.12-17
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• 2005

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 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 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.49-55
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• 2022

본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.899-902
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• 2000

지문인식 분야는 크게 분류(classification)와 정합 (matching)으로 나누어져 연구되어왔다. 분류는 일반적으로 와상문, 궁상문, 솟은궁상문, 오른쪽제상문, 왼쪽제상문 등의 5종류로 분류되며, 지문이 어떤 분류에 속하는지 구별하여 특정인의 지문 형태를 결정하여 주는 작업으로 대형 데이터베이스에서 인덱스로 사용되어 검색시간 단축과 매칭의 정확도를 높여준다. 본 논문에서는 지문 분류에서 품질이 나쁜 이미지는 분류를 위한 특이점 (핵 과 삼각점)의 검술이 어려운 점을 감안하여 방향성과 주파수 선택력이 강한 Gabor 필터의 특징을 이용한 지문 분류 방법으로 지문 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고 실험을 통하여 이를 증명한다.