• 한국HCI학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.35-43
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• 2007

본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.

• 감성과학
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• 제13권2호
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• pp.403-412
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• 2010

본 연구는 천연염색 견직물의 색상과 톤, 염료 및 매염에 따른 색채감성 이미지 요인의 차이를 고찰하여 천연염색 견직물의 색채감성 이미지 스케일을 구축하고자 하였다. 다양한 국내 외 시판 천연염료로 단일 및 복합염색을 실시하여 얻은 대표적인 66개 색채의 동일한 견직물을 대상으로 주관적 평가를 실시하였다. 연구 결과로서 추출된 색채감성 요인 중에서 '유쾌성'은 Blue와 Green, vivid와 bright의 색채이거나, 치자황과 치자청, 황토, 홍화씨로 염색, 또는 알루미늄으로 매염하였을 때 강하게 인지되었으며, '자연성'은 Purple Blue, light, light grayish, pale의 색채, 또는 빈랑자, 오배자로 염색하였을 때 높게 평가받았다. '현대성'은 Green, Blue Green, Blue의 색채에서, 염료로는 생쪽과 치자청, 철 매염시에 높은 평가를 받았으며, '매력성'은 Red, Red Purple, Purple과 dark, 염료로는 오배자, 랙, 꼭두서니, 매염제로는 알루미늄 또는 구리를 사용하였을 때 더 강하게 느껴지는 것을 알 수 있었다. 나아가 천연염색 견직물의 색채 특성과 감성 이미지 형용사 간의 관계에 의한 시각적 이미지 스케일을 구축하였다. 따라서 본 연구의 결과는 색채감성 지향 천연염색 직물 및 의류 제품의 기획 및 설계를 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권4호
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• pp.345-355
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• 2008

다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1057-1068
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• 2022

본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2737-2753
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• 2013

In this study, we propose a novel salient object detection strategy based on regional contrast and relative spatial compactness. Our algorithm consists of four basic steps. First, we learn color names offline using the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) model to find the mapping between basic color names and pixel values. The color names can be used for image segmentation and region description. Second, image pixels are assigned to special color names according to their values, forming different color clusters. The saliency measure for every cluster is evaluated by its spatial compactness relative to other clusters rather than by the intra variance of the cluster alone. Third, every cluster is divided into local regions that are described with color name descriptors. The regional contrast is evaluated by computing the color distance between different regions in the entire image. Last, the final saliency map is constructed by incorporating the color cluster's spatial compactness measure and the corresponding regional contrast. Experiments show that our algorithm outperforms several existing salient object detection methods with higher precision and better recall rates when evaluated using public datasets.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.262-268
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• 2017

Intelligent video surveillance systems have been developed to monitor global areas and find specific target objects using a large-scale database. However, person re-identification presents some challenges, such as pose change and occlusions. To solve the problems, this paper presents an improved person re-identification method using sparse representation and saliency-based dictionary construction. The proposed method consists of three parts: i) feature description based on salient colors and textures for dictionary elements, ii) orthogonal atom selection using cosine similarity to deal with pose and viewpoint change, and iii) measurement of reconstruction error to rank the gallery corresponding a probe object. The proposed method provides good performance, since robust descriptors used as a dictionary atom are generated by weighting some salient features, and dictionary atoms are selected by reducing excessive redundancy causing low accuracy. Therefore, the proposed method can be applied in a large scale-database surveillance system to search for a specific object.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권11호
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• pp.1737-1742
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• 2001

The fractal-based method for describing rubbed surface texture has aroused great interest. The determination of rubbed surface topography is believed to be extremely important in the areas of contact mechanics, adhesion and friction. In order to describe topography of the rubbed surface, the wear test was carried out with annular surfaces of wear testing specimens in dry friction. furthermore, the relation between the fractal dimensions and the frictional conditions are also investigated and fractal descriptors was applied to rubbed surface with image processing. Fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of image surface pixel. Fractal dimension increased according as the applied load and sliding distance increase. Topography of the rubbed surface can be effectively obtained by fractal dimensions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.287-295
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• 2006

본 논문은 임의의 영역 안에 존재하는 텍스처를 검색하기 위한 wavelet과 Gabor기반 텍스처 표현 기법을 제안하고 이들의 검색성능을 평가한다. 지금까지 Gator 평면에서의 평균과 표준편차 특징 기술자가 직사각형안의 텍스처를 표현하기에 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 하지만 임의의 영역 안의 물체를 표현하는 기술이 실제 검색이나 여러 다른 텍스처 표현 응용 예에 더욱 필요한 실정이다. 본 연구에서는 wavelet과 Gabor 필터에 기반한 특징 추출법을 제안하고 이들을 실제 텍스처 데이터 베이스에 적용해 본 결과, wavelet기반 특징 기술자가 Gator기반 기술자에 비하여 더욱 효과적임을 발견하였다. 특히 wavelet평면에서 표준편차와 엔트로피 특징을 사용함으로써 가장 좋은 검색 성능을 냄을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실제 텍스처 영상을 가지고 wavelet과 Gator에 기반한 다양한 특징벡터에 따른 검객 성능을 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.31-40
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• 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
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.77-80
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• 2013

SURF 알고리즘은 영상의 특징점 검출 및 서술자를 생성하는 알고리즘으로 크기와 회전, 조명 및 시점 등의 환경 변화에 강인한 특징을 가지고 있다. 이러한 특징 때문에 객체 인식, 파노라마 이미지, 3차원 영상 복원 등 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있다. 하지만 SURF 알고리즘과 같은 대부분의 인식 알고리즘은 많은 양의 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 구현이 어렵다. 본 논문은 SURF의 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 분석하여 효율적인 메모리를 설계함으로써 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 최소화하여 실시간 구현이 가능하도록 설계하였다.