• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.19-22
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)와 얼굴인식에서 널리 쓰이는 Gabor 기술어를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한다. SURF 기반 영상인식 방법은 특징점을 찾고 해당 특징점에서 기술어를 추출한 후, 정합을 수행한다. 본 논문에서는 SURF 를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴인식 방법을 제안한다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식 방법에 비해 더 높은 얼굴 인식 성능을 보여줄 뿐 아니라 정합시간을 포함한 처리 속도면에서도 더 우수한 성능을 보였다. 이러한 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 SURF 보다 얼굴 인식에 적합함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.09a
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• pp.165-169
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• 2005

지문인식에 있어서 지문의 원 영상이 여러 가지 이유로 손상되어 발생 될 수 있는 특징 및 정보들이 지문인식 시스템에 많은 영향을 주어 인식률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 개선된 영상처리를 통하여 이러한 의사 특징점의 수를 줄여 보다 정확한 특징점을 추출하여 지문인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 지문의 손상으로 생기는 의사 특징점을 줄임으로써 전체 시스템의 계산량을 줄여 지문인식 속도를 향상시키고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.3
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• pp.12-26
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• 2000

In this paper, we propose a post-processing algorithm to remove false minutiae which decrease the overall performance of an automatic fingerprint identification system by increasing computational complexity, FAR(False Acceptance Rate), and FRR(False Rejection Rate) in matching process. The proposed algorithm extracts candidate minutiae from thinned fingerprint image. Considering characteristics of the thinned fingerprint image, the algorithm selects the minutiae that may be false and located in recoverable area. If the area where the selected minutiae reside is thinned incorrectly due to noise and loss of information, the algorithm recovers the area and the selected minutiae are removed from the candidate minutiae list. By examining the ridge pattern of the block where the candidate minutiae are found, true minutiae are recovered and in contrast, false minutiae are filtered out. In an experiment, Fingerprint images from NIST special database 14 are tested and the result shows that the proposed algorithm reduces the false minutiae extraction rate remarkably and increases the overall performance of an automatic fingerprint identification system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.246-249
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• 2001

본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.303-304
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• 2012

본 논문에서는 사용자가 보다 현실감 있는 체감형 콘텐츠 사용을 위해 빠르게 움직이는 객체의 운동 요소 추출에 있어서 객체의 움직이는 방향과 거리, 각도 등 중요한 요소인 회전각을 추출하는 방법을 제안한다. 빠르게 회전을 하는 객체에 특징점 생성을 위하여 마커 제작을 제안하고 접목하며 패턴 인식을 통하여 마커의 특징점을 추출하도록 한다. 추출된 특징점은 제안하는 POSIT 알고리즘을 통하여 특징점을 분석하여 회전하는 객체의 회전각을 추출 할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 향후 보다 다양한 콘텐츠에 접목함으로 인하여 체감형 콘텐츠를 사용함에 있어서 객체의 회전각을 추출할 수 있는 인식 디바이스로써 활용이 가능하다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.393-396
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• 2000

본 논문에서는 영상의 화소값으로부터 추출된 유사 특징점(quasi-feature point)을 이용한 이미지 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 유사 특징점의 선택은 전역 정합(global matching)의 결과로부터 중첩된 영역을 4개의 부영역(sub-area)으로 분할하고, 각각의 분할된 부 영역에서 국부 분산(local variance)의 크기가 큰 블록을 선정, 이 블록의 중심 화소를 유사 특징점으로 선택한다. 유사 특징점에 대한 정합은 카메라 이동에 따른 왜곡(distortion)과 조명의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘(block matching algorithm)을 이용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1560-1562
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• 2013

정확하고 강인한 영상 등록(Registration)은 영상 검색과 컴퓨터 비전과 같은 여러 응용 분야에서 성능을 좌우하는 매우 중요한 역할을 담당하며, 특징 추출 및 매칭 단계를 통해 수행된다. 영상의 특징을 관심 점으로 지정하여 추출하는 대표적인 알고리즘으로, SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded Up Robust Feature)가 있다. 본 논문에서는 2 개의 특징점 추출 알고리즘을 구현하고 예제 데이터를 기반으로 실험을 통해 성능적 비교 분석을 수행한다. 실험 결과, SURF 알고리즘이 특징 추출 및 매칭, 처리시간 측면에서 SIFT 보다 효율적인 성능을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.280-281
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• 2008

본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.242-244
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• 2014

파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.484-487
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• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴영상에서 피부색상 정보를 이용하여 얼굴을 검출하고 얼굴특징자인 눈, 코, 입의 얼굴특징 벡터를 추출한 후, 벡터들로부터 특징 평가함수를 적용하여 개인의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 논문에서는 입력 영상에서 대하여 얼굴 피부색의 정보와 명암도 정보를 동시에 사용하여 얼굴영역을 검출한 후, 검출한 얼굴 영역에서 특징점인 눈, 코, 입 등을 추출한 다음, 각 특징 점들에 대한 기하학적 위치특성과 상관성을 이용한 얼굴특징 평가함수를 구성하였다. 제안한 알고리즘으로 230 장의 얼굴영상에 대하여 실험에 적용한 결과 얼굴검출 효율과 인식 성능을 개선할 수 있었다.