• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.67-90
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• 2019

Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.764-768
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• 2015

멀티미디어 데이터의 생산과 소비가 증가함에 따라 이를 효과적으로 처리하고 관리하는 데 필요한 이미지 검색 기술의 필요성이 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 이미지 검색 기법 중 최근 주목 받고 있는 특징점 기반의 이미지 검색 방법에서 기존 보다 강인한 기술자를 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 스케일 공간 이미지에 더하여 1차 및 2차 미분 이미지를 기술자 생성에 이용함으로써 기술자의 변별력을 향상시키도록 한다. 제시되는 기술자는 다양한 영상 변환을 포함하는 공용 데이터 셋을 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 새로운 기술자는 길이가 약간 증가하는 단점이 있으나 특징점 매칭에 있어서 현저한 성능 향상을 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.41-44
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• 2006

본 논문은 안면영상의 인증 요소로 사용되는 눈동자영역을 SIFT를 이용하여 추출해내는 방법을 제안하고 있다. 모델이 되는 눈동자영상과 추출 하고자 하는 입력영상의 SET 결과인 Keypoint descriptor를 이용하여 각각의 특징벡터를 구성하고 서로 정합한 후 두 특징 점들 사이에 affine transform이 존재하는지 판단하여 반수 이상에 대응하는 특징 점들에 대해 동일한 affine transform이 존재할 경우 눈동자영역이라고 판단하였다. 실험결과 학습과정이 없으므로 기존의 인식방법 보다 빠르게 영역을 추출하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1931-1932
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• 2006

로봇이 어떤 물체를 인지하고 그 물체에 대해 어떤 작업을 하고자 할 때 특정 물체의 인식 문제, 3차원 정보를 획득하는 문제, 자세를 추정하는 문제 등 해결해야 될 문제들이 있다. 물체를 인식하는 과정에서는 주위 배경과 물체의 크기의 변화, 회전, 가려짐 등으로 인해 물체 인식을 어렵게 만드는 요소들이 있다. 2차원 이미지를 통해 3차원 정보를 추출하는 과정은 일반적으로 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 이미지를 통해 얻는다. 이 때 좌우 영상간의 매칭의 과정이 필요하다. 자세 추정의 문제는 카메라 좌표와 물체의 좌표간의 관계를 알아야 한다. Visual Servoing을 어렵게 만드는 많은 요인들이 있으며 본 논문에서는 물체의 크기, 회전, 이동에 불변인 디스크립터(descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 통해 3차원 물체의 인식과 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 또한 자세 추정을 위해 2차원 Keypoint들의 매칭을 3차원 정보를 통해 검증하는 방법을 제시한다. (SIFT에 의해 추출된 point를 Keypoint라 명한다.)

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.300-304
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• 2020

본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권5호
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• pp.379-390
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• 2008

영상 데이타의 증가로 인해 여러 분야에 걸쳐 유사 영상 검색에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있으며, 좀 더 정확한 유사 영상 검색을 위해 내용기반영상검색 기술 분야에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 내용기반영상검색에서는 유사한 영상을 검색하기 위해 색상, 모양, 질감 등의 영상 자체의 내용을 사용한다. 하지만 위성 사진과 같이 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 영상의 경우는 내용기반영상검색 기술을 이용해도 유사성 검색이 쉽지 않다. 그 이유는 색상 정보의 사용이 어려워 모양 정보를 이용하려면 영상 세그멘테이션을 통해 물체의 모양을 분리해내야 하는데 영상이 매우 복잡한 경우 영상 세그멘테이션의 결과가 좋지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 세그멘테이션을 사용하지 않고 유사성 검색을 하는 방법을 제안하여 유사 위성 영상을 검색하고자 한다. 이를 위해 영상 세그멘테이션을 사용하지 않는 모양 기술자인 SIFT keypoint descriptor를 기반으로 영상의 유사도를 정의하여 유사성 검색을 한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용함으로써 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 위성 영상의 유사성 검색의 정확성을 향상 시킬 수 있음을 보인다.