• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권1호
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• pp.85-100
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• 2012

The Hartley transform based feature extraction method is proposed for fingerprint matching. Hartley transform is applied on a smaller region that has been cropped around the core point. The performance of this proposed method is evaluated based on the standard database of Bologna University and the database of the FVC2002. We used the city block distance to compute the similarity between the test fingerprint and database fingerprint image. The results obtained are compared with the discrete wavelet transform (DWT) based method. The experimental results show that, the proposed method reduces the false acceptance rate (FAR) from 21.48% to 16.74 % based on the database of Bologna University and from 31.29% to 28.69% based on the FVC2002 database.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.1002-1005
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• 2003

This paper presents a new template matching method for finding facial feature points. Instead of matching each template to its corresponding feature point separately the present method matches a set of element templates simultaneously. The set of templates can be placed on the space predefined by the geometrical characteristics of human faces. As a result, the search area for template matching is very small compared with a conventional method. This makes the presented method very robust and accurate. Experiment results show that the presented method results in good performance In various illuminance environments and poses.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.453-464
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• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1799-1802
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• 2003

This paper has been studied a Adaptive feature-factors based fingerprints recognition in many biometrics. we study preprocessing and matching method of fingerprints image in various circumstances by using optical fingerprint input device. The Fingerprint Recognition Technology had many development until now. But, There is yet many point which the accuracy improves with operation speed in the side. First of all we study fingerprint classification to reduce existing preprocessing step and then extract a Feature-factors with direction information in fingerprint image. Also in the paper, we consider minimization of noise for effective fingerprint recognition system.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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• pp.171-176
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• 1999

Template matching is one of the most often used techniques for machine vision applications to find a template of size M$\times$M or subimage in a scene image of size N$\times$N. Most template matching methods, however, require pixel operations between the template and the image under analysis resulting in high computational cost of O(M2N2). So in this thesis, we present a two stage template matching method. In the first stage, we use a novel low cost feature whose complexity is approaching O(N2) to select matching candidates. In the second stage, we use conventional template matching method to find out the exact matching point. We compare the result with other methods in terms of complexity, efficiency and performance. Proposed method was proved to have constant time complexity and to be quite invariant to noise.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-30
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• 2014

이미지 기술자(descriptor)를 이용한 정합은 최근까지 컴퓨터 비전과 패턴인식 분야에서 사용되고 있는 강력한 정합 방법이다. 그러나 3차원 시점이 변화되거나 밝기가 변화된 이미지, 반복된 패턴이 포함된 이미지 등에서 잘못된 정합들이 발생한다. 본 논문에서는 반복된 패턴이 포함되어 있는 이미지에서 잘못된 정합들이 많이 발생하는 문제점에 대해 기술하고 이를 분석하여 잘못된 정합들을 제거할 수 있는 방법을 제안한다. MDMF(Multiple Descriptors-based Mismatch Filtering) 방법은 각 특징점에 대해 인접한 여러 개의 특징점들의 기술자들을 사용하여 다중 기술자를 생성한 후 이를 활용하여 잘못된 정합들을 제거한다. 실험에서는 크기 변환, 회전 변환, 어파인 변환에 대해 기존 SIFT와 ASIFT의 정합율을 MDMF를 이용해 제거한 정합율과 비교하여 MDMF가 잘못된 정합을 성공적으로 제거할 수 있음을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.58-63
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• 2020

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.477-486
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• 2020

Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.536-538
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• 2006

The most important factor of mobile robot is to build a map for surrounding environment and estimate its localization. This paper proposes a real-time localization and map building method through 3-D reconstruction using scale invariant feature from monocular camera. Mobile robot attached monocular camera looking wall extracts scale invariant features in each image using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) as it follows wall. Matching is carried out by the extracted features and matching feature map that is transformed into absolute coordinates using 3-D reconstruction of point and geometrical analysis of surrounding environment build, and store it map database. After finished feature map building, the robot finds some points matched with previous feature map and find its pose by affine parameter in real time. Position error of the proposed method was maximum. 8cm and angle error was within $10^{\circ}$.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1195-1207
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• 2005

본 논문에서는 기하 위상 정보를 이용한 영상 정합 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징 점 기반 대응점 검색 기법들이 주로 평행 이동 형 형태나 약간의 회전 및 상하 이동요소가 포함된 영상만을 처리하는 것과 달리 큰 회전이나 상하이동요소가 포함된 입력영상들의 정화한 중첩영역을 자동으로 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상내의 특징 점들의 기하 위상 정보와 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 DT(Distance Transform) map을 이용하여 정합 위치를 찾기 위한 계산 량을 크게 감축시키고 특히 회전이나 상하 이동요소가 포함된 영상들 간의 정합영역을 검색하는데 있어서 좋은 성능을 나타낸다.