Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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pp.263-270
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2014
Corner detection and feature extraction are essential aspects of computer vision problems such as object recognition and tracking. Feature detectors such as Scale Invariant Feature Transform (SIFT) yields high quality features but computationally intensive for use in real-time applications. The Features from Accelerated Segment Test (FAST) detector provides faster feature computation by extracting only corner information in recognising an object. In this paper we have analyzed the efficient object detection algorithms with respect to efficiency, quality and robustness by comparing characteristics of image detectors for corner detector and feature extractors. The simulated result shows that compared to conventional SIFT algorithm, the object recognition system based on the FAST corner detector yields increased speed and low performance degradation. The average time to find keypoints in SIFT method is about 0.116 seconds for extracting 2169 keypoints. Similarly the average time to find corner points was 0.651 seconds for detecting 1714 keypoints in FAST methods at threshold 30. Thus the FAST method detects corner points faster with better quality images for object recognition.
In this paper, we propose a simple and efficient retrieval technique using the feature value of the corner region, which is one of the shape information attributes of images. The proposed algorithm extracts the edges and corner points of the image and rearranges the feature values of the corner regions doubly, and then measures the similarity with the image in the database using the correlation of these feature values as the feature vector. The proposed algorithm is confirmed to be more robust to rotation and size change than the conventional image retrieval method using the corner point.
Recently, advance in technology have increased the importance of visual inspection in semiconductor inspection areas. In PCB visual inspection, accurate line estimation is critical to the accuracy of the entire process, since it is utilized in preprocessing steps such as calibration and alignment. We propose a line estimation method that is differently weighted for the line candidates using a histogram of gradient information, when the position of the initial approximate corner points is known. Using the obtained line equation of the outline, corner points can be calculated accurately. The proposed method is compared with the existing method in terms of the accuracy of the detected corner points. The proposed method accurately detects corner points even when the existing method fails. For high-resolution frames of 3.5mega-pixels, the proposed method is performed in 89.01ms.
In [8, 9] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities. They consider the Poisson equations with corner singularities, compute the finite element solutions using standard Finite Element Methods and use the extraction formula to compute the stress intensity factor(s), then they posed new PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor(s), which converges with optimal speed. From the solution they could get an accurate solution just by adding the singular part. The error analysis was given in [5]. In their approaches, the singular functions and the extraction formula which give the stress intensity factor are the basic elements. In this paper we consider the biharmonic problems with the cramped and/or simply supported boundary conditions and get the singular functions and its duals and find properties of them, which are the cornerstones of the approaches of [8, 9, 10].
In [8] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities, which is useful for the problem with known stress intensity factor. They consider the Poisson equations with homogeneous Dirichlet boundary condition, compute the finite element solution using standard FEM and use the extraction formula to compute the stress intensity factor, then they pose a PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor, which converges with optimal speed. From the solution they could get accurate solution just by adding the singular part. This approach works for the case when we have the reasonably accurate stress intensity factor. In this paper we consider Poisson equations defined on a domain with a concave corner with Neumann boundary conditions. First we compute the stress intensity factor using the extraction formular, then find the regular part of the solution and the solution.
표 서식을 활용하고 있는 수많은 문서들을 종류에 따라 자동으로 분류하거나, 서식에 기입된 정보를 서식과 분리하여 추출하는 기술은 매우 중요하게 활용된다. 이를 위해서는 표 서식 구조를 정확하게 파악하는 과정은 필수적이다. 본 논문에서는 표 서식 문서 영상에 대한 유형별 꼭짓점 검출 방법을 제안한다. 주요 처리 과정은 전처리, 에지 블록 검출, 선분 에지 블록 검출, 꼭짓점 검출 단계를 거친다. 추출된 꼭짓점들은 선분 에지들이 다양한 형태로 직교하는 교차점들로 9가지 유형으로 분류된다. 실험에서는 제안한 방법을 세금계산서, 거래명세표, 표를 포함하고 있는 일반 문서 등과 같은 몇 가지 형태의 영상에 적용하여 99% 이상의 유형별 꼭짓점 추출 성능 결과를 보인다. 서식 문서 내에서의 대부분의 꼭짓점들은 대칭 형태로 존재한다는 사실을 고려할 때, 꼭짓점의 유형, 선분 에지의 폭 및 그들의 위치 관계를 활용하여 서식의 구조 분석에 활용 가능하다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
$\textbullet$ Feature extraction method for robot application $\textbullet$ Using ultrasonic sensor arrays $\textbullet$ Differentiate the target as plane, corner and edge $\textbullet$ Neural network approach
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.74-74
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2002
This paper describes a corner matching technique for automatic relative orientation. Automatically matched corner points from stereo aerial images are used to a data set and help to improve automation of relative orientation process. A general corner matching process of overall image to image has very heavy operation and repetitive computation, so very time-consuming. But aerial stereo images are approximately seventy percent overlapped and little rotated. Based this hypothesis, we designed a sectional corner matching technique calculating correlation section by section between stereo images. Although the overlap information is not accurate, if we know it approximately, the matching process can be lighter. Since the size of aerial image is very large, corner extraction process is performed hierarchically by creating image pyramid, and corners extracted are refined at the higher level image. Extracted corners at the final step are matched section by section. Matched corners are filtered using positional information and their relation and distribution. Filtering process is applied over several steps because the thing affecting to get good result-good relative orientation parameter- is not the number of matched corner points but the accuracy of them. Filtered data is filtered one more during the process calculating relative orientation parameters. When the process is finished, we can get the well matched corner points and the refined Von-Gruber areas besides relative orientation parameters. This sectional corner matching technique is efficient by decreasing unnecessarily repetitive operations and contributes to improve automation for relative orientation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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