• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.79-89
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• 2022

드론을 이용하여 촬영한 영상은 소규모 지역에 대하여 고품질의 3차원 공간정보를 빠르게 구축할 수 있어 신속한 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 드론 영상을 기반으로 공간정보를 구축하기 위해서는 인접한 드론 영상 간에 특징점 추출하고 영상 매칭을 수행하여 영상 간의 관계를 결정할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이용하여 촬영한 주차장과 호수가 공존하는 지역, 건물이 있는 도심 지역, 자연 지형의 들판 지역의 3가지 대상지역을 선정하고 AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘의 성능을 분석하였다. 특징점 추출 알고리즘의 성능은 추출된 특징점의 분포, 매칭점의 분포, 소요시간, 그리고 매칭 정확도를 비교하였다. 주차장과 호수가 공존하는 지역에서는 BRISK 알고리즘의 속도가 신속하였으며, SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 건물이 있는 도심 지역에서는 AKAZE 알고리즘의 속도가 신속하였으며 SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 자연 지형의 들판 지역에서는 SURF 알고리즘의 특징점, 매칭점이 드론으로 촬영한 영상 전반적으로 고르게 분포되어 있으나 AKAZE 알고리즘이 가장 높은 매칭 정확도와 신속한 속도를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1404-1414
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• 2019

Educational books commonly use some copyrighted images with various kinds of deformation for helping students understanding. When using several copyrighted images made by merging or editing distortion in legal, we need to pay a charge to original copyright holders for each image. In this paper, we propose an efficient matching algorithm by separating each copyrighted image with the merged and edited type including rotation, illumination change, and change of size. We use the Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) method as a basic feature matching scheme. To improve the matching accuracy, we design a new MIN-MAX similarity in matching stage. With the distorted dataset, the proposed method shows up-to 97% of precision in experiments. Also, we demonstrate that the proposed similarity measure also outperforms compared to other measure which is commonly used.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.1-4
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• 2012

영상 매칭 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 다양하게 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 대표적인 영상 매칭 기술인 SIFT나 SURF는 강인한 영상 매칭 성능을 나타내지만 계산량이 방대하여 실시간 기술에 사용될 수 없는 문제점을 가진다. 최근에 ORB나 BRISK는 FAST 특징점 검출기와 BRIEF 특징점 표현자를 조합하여 실시간 영상 매칭을 가능하게 하면서 기존의 영상 매칭 기술과 견줄만한 성능을 나타내었다. 본 논문에서는 FAST와 BRIEF를 수정하여 영상 왜곡에 강인하면서 실시간으로 매칭을 수행할 수 있는 영상 매칭 알고리즘을 제안한다. 노이즈에 강인하면서 스케일 변화를 고려하기 위하여 특징점 후보 영역을 제한하고 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인한 영상 매칭을 가능하게 하기 위하여 주변 픽셀 패턴의 Gradient로 특징점 방향을 결정하여 픽셀 밝기 값 비교로 이진 특징점 표현자를 생성한다. 제안하는 영상 매칭 알고리즘은 적은 계산량으로 기존의 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 성능을 나타낸다. 특별히 노이즈가 존재하는 영상의 매칭에서 노이즈의 영향에 강인한 매칭 성능을 보여준다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.321-326
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• 2019

As AI technology is recently introduced into various fields, it is being applied to the fashion field. This paper proposes a system for recommending cody clothes suitable for a user's selected clothes. The proposed system consists of user app, cody recommendation module, and server interworking of each module and managing database data. Cody recommendation system classifies clothing images into 80 categories composed of feature combinations, selects multiple representative reference images for each category, and selects 3 full body cordy images for each representative reference image. Cody images of the representative reference image were determined by analyzing the user's preference using Google survey app. The proposed algorithm classifies categories the clothing image selected by the user into a category, recognizes the most similar image among the classification category reference images, and transmits the linked cody images to the user's app. The proposed system uses the ResNet-50 model to categorize the input image and measures similarity using ORB and HOG features to select a reference image in the category. We test the proposed algorithm in the Android app, and the result shows that the recommended system runs well.