• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제36권6호
• /
• pp.446-454
• /
• 2009

다양한 영역 검출 및 형태 특징 추출 방법 중에서 MSER과 SIFT를 응용한 방법들이 컴퓨터비전 분야에 많이 사용된다. 하지만 기존의 SIFT를 이용한 특징 추출 방법은 자기 변화에 민감한 특성을 지니며, MSER 방법은 이미지의 크기 변화에 민감하고, 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 스케일 피라미드, MSER 그리고 어파인(affine) 정규화 과정 등을 이용한 영역 특징 서술자를 제안한다. 제안한 방법은 어파인 정규화 방법과 스케일 피라미드를 사용하기 때문에 이미지의 크기, 회전 및 자기 변화에 불변하다. 다양한 이미지들을 이용하여 실험하고, 실험 결과에서 제안한 방법이 SIFT, PCA-SIFT, CE-SIFT 그리고 SURF 방법에 비해서 각각 20%, 38%, 11%, 24% 이상 좋은 이미지 검색 성능을 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.492-501
• /
• 2009

동영상에서 객체의 동작 정보는 장면의 내용을 분류하고 구분하는 중요한 정보로 이용될 수 있다. 본 논문에서는 동영상에서 객체의 동작을 효과적으로 찾기 위한 모양기반 동작 검색 방법을 제안한다. 객체의 동작 정보는 동영상 프레임에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특정값으로 변환된다. 순서에 따라 나열된 모양 기술자 시퀀스를 이용하여 개별 동작의 분할 과정 없이 문서에서 단어를 검색하듯이 동영상에서 객체의 동작을 검색할 수 있다. MPEG-7 모양 변화 기술자와의 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 보다 효과적으로 표현할 수 있으며, 동작 검색 및 분석 응용에 적용할 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.96-101
• /
• 2011

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2000

본 논문에서는 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 영상의 에지 정보를 효과적으로 표현하기 위한 에지 히스토그램 서술자를 제안한다. 영상에서 추출된 에지 정보를 효율적으로 서술하기 위하여 영상 전체(global), 부분 영역(semi-global), 그리고 국부(local) 영역에 대한 에지 히스토그램으로 구분하여 에지 히스토그램 서술자의 구조를 채택하였다. 또한, 제안된 서술자의 에지 검출 기법은 기존의 픽셀단위 검출 방법과는 달리 블록단위 에지 검출을 사용함으로써 에지 특징의 추출 속도를 높이며 블록을 압축의 기본단위로 하는 MPEG-1, 2의 압축 비트스트림에서도 빠른 속도로 직접 에지 특징을 검출할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법이 MPEG-7의 비균질 질감 서술자로써 같은 부류에 속하는 웨이브릿 기반 서술자 및 국부 에지 기반 서술자와 비교하여 검색 효율과 특징 추출 속도가 모두 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.332-335
• /
• 2013

본 논문에서는 컬러 히스토그램과 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 영상 검색 기법을 제안한다. EHD 알고리즘은 에지의 기울기 분포를 수집하여 유사 영상을 검색하는데 사용할 수 있다. 하지만 영상의 색상 정보는 고려하지 않고 에지의 기울기만으로 검색하면 색상 정보에는 취약한 면을 보인다. 이를 보완하기 위해서 컬러 히스토그램을 이용해 특징을 추출하여 유사 영상인지 판단한다. 기존 EHD의 취약점을 보이고 컬러 히스토그램을 이용하여 이를 보완할 수 있는 기법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.488-495
• /
• 2009

This paper presents a fast feature extraction method for autonomous mobile robots utilizing parallel processing and based on OpenMP, SSE (Streaming SIMD Extension) and CUDA programming. In the first step on CPU version, the algorithms and codes are optimized and then implemented by parallel processing. The parallel algorithms are debugged to maintain the same level of performance and the process for extracting key points and obtaining dominant orientation with respect to key points is parallelized. After extraction, a parallel descriptor via SSE instructions is constructed. And the GPU version also implemented by parallel processing using CUDA based on the SIFT. The GPU-Parallel descriptor achieves an acceleration up to five times compared with the CPU-Parallel descriptor, but it shows the lower performance than CPU version. CPU version also speed-up the four and half times compared with the original SIFT while maintaining robust performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권10호
• /
• pp.5197-5218
• /
• 2019

Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제14권4호
• /
• pp.240-248
• /
• 2014

We present a robust speaker identification algorithm that uses novel features based on soft bag-of-word representation and a simple Naive Bayes classifier. The bag-of-words (BoW) based histogram feature descriptor is typically constructed by summarizing and identifying representative prototypes from low-level spectral features extracted from training data. In this paper, we define a generalization of the standard BoW. In particular, we define three types of BoW that are based on crisp voting, fuzzy memberships, and possibilistic memberships. We analyze our mapping with three common classifiers: Naive Bayes classifier (NB); K-nearest neighbor classifier (KNN); and support vector machines (SVM). The proposed algorithms are evaluated using large datasets that simulate medical crises. We show that the proposed soft bag-of-words feature representation approach achieves a significant improvement when compared to the state-of-art methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권2호
• /
• pp.763-774
• /
• 2015

Hand posture recognition has been a wide region of applications in Human Computer Interaction and Computer Vision for many years. The problem arises mainly due to the high dexterity of hand and self-occlusions created in the limited view of the camera or illumination variations. To remedy these problems, a hand posture recognition method using 3-D point cloud is proposed to explicitly utilize 3-D information from depth maps in this paper. Firstly, hand region is segmented by a set of depth threshold. Next, hand image normalization will be performed to ensure that the extracted feature descriptors are scale and rotation invariant. By robustly coding and pooling 3-D facets, the proposed descriptor can effectively represent the various hand postures. After that, SVM with Gaussian kernel function is used to address the issue of posture recognition. Experimental results based on posture dataset captured by Kinect sensor (from 1 to 10) demonstrate the effectiveness of the proposed approach and the average recognition rate of our method is over 96%.

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제13권3호
• /
• pp.37-43
• /
• 2004

The purpose of this study is to develop a practical image inspection system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from $30^{\circ}$ to $45^{\circ}$ simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspection system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automation when the image inspection system developed from this research is applied to the productive field.