• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.834-835
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• 2016

최근 들어 IT기술의 발전은 급속도로 성장하고 있다. 이에 따라 실시간 이미지 프로세싱 및 여러 플랫폼의 호환성을 제공하는 OpenCV를 활용한 이미지 처리 기술들에 대한 연구도 활발히 진행 중에 있다. 현재, 서로 다른 이미지를 비교, 유사성을 판별하는 시스템은 일치율이 낮거나, 사람이 아날로그적인 수치를 이용하여 판별하는 시스템이 대부분이다. 본 논문에서는 OpenCV의 Template Matching과 Feature Matching을 활용하여 서로 다른 이미지 간 유사성을 디지털 값으로 판별하는 시스템에 대해 연구한다. 이미지 스크린 중 비교점을 특정하여 피처를 추출, 서로 상이한 크기에서도 동일한 피처로 인식하여 비교대상 이미지의 피처셋과 비교하여 유서성을 비교, 검증하게 된다. 이는 음성 및 영상 인식 및 분석, 처리기술에서 보다 정확인 일치율 판독이 가능하다. 향후 법의학 및 OpenCV외의 이미지 처리기술에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.199-208
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• 2014

본 논문에서는 스캔된 만화의 콘텐츠 특성을 고려한 식별 및 특징 검색 시스템을 제안하였다. 스캔 만화의 특징점을 생성하기 위해서 계층적 대칭 핑거프린팅 방법을 활용하였다. 제안하는 핑거프린트 식별 및 검색 시스템은 웹하드와 같은 온라인 서비스 제공자들이 대량의 스캔만화에 대하여 즉각적인 식별 결과를 얻을 수 있도록 설계되었다. 실험에서는 회전, 이동 등의 이미지 변형에 대해서 핑거프린트의 식별 강인성에 대하여 분석하였다. 또한 특징점 데이터베이스에서의 빠른 매칭을 위한 데이터베이스 구조를 제안하였고, 전역 검색 및 최대중요특징 검색과 같은 기존의 다른 검색방법과 성능을 비교하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.134-140
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• 2008

Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.437-444
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• 2020

달 로버의 광학 카메라는 로버의 주행정보와 탐사 지역의 3차원 지형정보를 제공한다. 하지만 대기가 없는 달은 단조로운 지형과 어두운 색조의 토양으로 구성되며, 달의 혹독한 환경에서 로버는 낮은 데이터 저장 용량과 연산 성능을 가진다. 따라서 로버의 안전한 주행과 성공적인 달 탐사를 위해서는 달의 지형 및 환경 특성에 강인한 특징점 검출 및 정합 기법 사용이 검토되어야 한다. 본 연구에서는 달 탐사 로버가 취득한 지형 영상을 대상으로 SIFT, SURF, BRISK, ORB, AKAZE들의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 SIFT와 AKAZE가 달 지형 특성에 강인한 성능을 보여 주었다. AKAZE는 SIFT에 비해 적은 개수의 영상 정합점들을 검출하였으나, 높은 정확도를 가지며 가장 빠르게 영상 정합점들을 검출하였다. 따라서 정확하고 신속한 연산이 필요한 로버 주행 정보 생성에 적합하다. SIFT는 가장 무거운 연산 속도를 보이나, 가장 많은 영상 정합점들을 안정적으로 검출하였다. 달 탐사 로버는 주기적으로 지형 영상을 지구로 전송한다. 따라서 많은 양의 지형 영상을 처리할 수 있는 지구에서 3차원 지형도 구축을 위해 사용하는 것이 적합하다. 본 연구 결과는 향후 달 탐사 로버에서 특징점 검출 기법들의 활용을 위한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.365-368
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• 2022

본 논문에서는 가상 물체를 현실과 오차 없이 정확하게 증강 시켜야 하는 상황에서 특징 포인트를 이용하여 효율적으로 매칭하기 위한 실린더 기반의 각도 보간 기법을 제안한다. 증강현실에서 활용되는 대표적인 객체를 증강하는 방법은 특징 포인트들을 트래킹하여 찾아낸 후, RANSAC 알고리즘을 기반으로 포인트 셋에서 바닥, 벽과 같이 하나의 평면을 구성하고 그 위에 객체를 증강한다. 이 방법은 평면을 이용하기 때문에 계산량이 적지만, 증강 위치에 대한 오차가 존재하기 때문에 때때로 잘못된 위치에 객체가 배치되는 경우가 발생한다. 특히, 의료시설, 도로 공사에서 증강 현실을 사용했을 때에 증강된 가상물체의 위치, 크기 등이 현실에서 작은 오차라도 어긋날 경우 크게 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 평면 생성 없이 특징 포인트만을 이용하여 효율적으로 매칭 할 수 있는 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 정확하게 객체를 증강할 수 있는 결과를 보여준다.

• 전자공학회지
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• 제23권12호
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• pp.115-125
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• 1996

This paper presents a new algorithm for the self-localization of a mobile robot using one degree perspective Invariant(Cross Ratio). Most of conventional model-based self-localization methods have some problems that data structure building, map updating and matching processes are very complex. Use of a simple cross ratio can be effective to the above problems. The algorithm is based on two basic assumptions that the ground plane is flat and two locally parallel sloe-lines are available. Also it is assumed that an environmental map is available for matching between the scene and the model. To extract an accurate steering angle for a mobile robot, we take advantage of geometric features such as vanishing points. Feature points for cross ratio are extracted robustly using a vanishing point and intersection points between two locally parallel side-lines and vertical lines. Also the local position estimation problem has been treated when feature points exist less than 4points in the viewed scene. The robustness and feasibility of our algorithms have been demonstrated through real world experiments In Indoor environments using an indoor mobile robot, KASIRI-II(KAist Simple Roving Intelligence).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.304-309
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• 1999

In this paper, we presents a new disparity map refinement algorithm using statistical characteristics of disparity map and edge information. The proposed algorithm generate a refined disparity map using disparity maps which are obtained from area and feature-based Stereo Matching by selecting a disparity value of edge point based on the statistics of both disparity maps. Experimental results on aerial stereo image show the better results than conventional fusion algorithms in the disparity error. This algorithm can be applied to the reconstruction of building image from the high resolution remote sensing data.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.17-24
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• 2017

본 논문은 마커를 사용하지 않고 현실 객체 대상 모바일 증강현실 게임의 일반적인 제작 과정에 대해서 기술하고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 성능 최적화를 위해서 slam 기술을 사용하여 만들어진 포인트 클라우드 데이터를 별도의 편집툴을 사용하여 편집하였다. 또한 게임 실행단계에서 특징점 추출 및 디스크립터 매칭으로 인해 많은 부하가 발생하는데, 이를 줄이기 위해서 이전 입력 영상에서 매칭된 특징점에 대한 위치 추적을 위해 Opticalflow 추적을 사용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.796-804
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• 2021

In computer vision, visual tracking method addresses the problem of localizing an specific object in video sequence according to the bounding box. In this paper, we propose a tracking method by introducing the feature correlation comparison into the siamese network to increase its matching identification. We propose a way to compute location of object to improve matching performance by a correlation operation, which locates parts for solving the searching problem. The higher layer in the network can extract a lot of object information. The lower layer has many location information. To reduce error rate of the object center point, we built a siamese network that extracts the distribution and location information of target objects. As a result of the experiment, the average center error rate was less than 25%.