• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권5호
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• pp.163-172
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• 2014

Scale Invariant Feature Transform (SIFT)은 높은 매칭 능력과 회전이나 스케일 조정 시 안정성으로 인해 이미지 특징 매칭을 위해 많은 응용에서 사용되어지고 있으며, 이러한 특성으로 인해 카피-무브 위조 검출을 위한 핵심 알고리즘으로 각광받고 있다. 하지만 SIFT 변환은 이미지 조작의 증거를 감출 수 있는 안티포렌식의 가능성이 높음에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 없으므로, 본 논문에서는 의미론적으로 허용될 수 있는 왜곡을 적용하여 SIFT 기반 카피-무브 위조 검출을 방해하기 위한 타켓 카운터-포렌식 기법을 제안한다. 제안 기법은 공격자가 유사성 매칭 절차를 속일 수 있는 동시에 SIFT 키포인트의 변형을 통한 추적을 방해하여 이미지 조작의 증거를 숨길 수 있는 방안을 제공한다. 또한 제안 기법은 의미론적 제약 하에서 가공된 이미지와 원본 이미지 간의 높은 충실도를 유지하는 특성을 가진다. 한편, 다양한 조건의 테스트 이미지에 대한 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.6-8
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• 2005

Study that uses geometrical information in computer vision is lively. Problem that should be preceded is matching problem before studying. Feature point should be extracted for well matching. There are a lot of methods that extract feature point from former days are studied. Because problem does not exist algorithm that is applied for all images, it is a hot water. Specially, it is not easy to find feature point in endoscope image. The big problem can not decide easily a point that is predicted feature point as can know even if see endoscope image as eyes. Also, accuracy of matching problem can be decided after number of feature points is enough and also distributed on whole image. In this paper studied algorithm that can apply to endoscope image. SIFT method displayed excellent performance when compared with alternative way (Affine invariant point detector etc.) in general image but SIFT parameter that used in general image can't apply to endoscope image. The gual of this paper is abstraction of feature point on endoscope image that controlled by contrast threshold and curvature threshold among the parameters for applying SIFT method on endoscope image. Studied about method that feature points can have good distribution and control number of feature point than traditional alternative way by controlling the parameters on experiment result.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권10호
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• pp.957-966
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• 2014

Video Stabilization For Vehicular Applications Is An Important Method Of Removing Unwanted Shaky Motions From Unstable Videos. In This Paper, An Improved Video Stabilization Method With Image Stitching Has Been Proposed. Scale Invariant Feature Transform (Sift) Matching Is Used To Calculate The New Position Of The Points In Next Frame. Image Stitching Is Done In Every Frame To Get Stabilized Frames To Provide Stable Video As Well As A Better Understanding Of The Previous Frame'S Position And Show The Surrounding Objects Together. The Computational Complexity Of Sift (Scale-Invariant Feature Transform) Is Reduced By Reducing The Sift Descriptors Size And Resticting The Number Of Keypints To Be Extracted. Also, A Modified Matching Procedure Is Proposed To Improve The Accuracy Of The Stabilization.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-59
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• 2014

In multiple object tracking, accurate detection for each of objects that appear sequentially and effective tracking in complicated cases that they are overlapped with each other are very important. In this paper, we propose a multiple object tracking system that has a concrete detection and tracking characteristics by using multi-lateral histogram and SIFT feature extraction algorithm. Especially, by limiting the matching area to object's inside and by utilizing the location informations in the keypoint matching process of SIFT algorithm, we advanced the tracking performance for multiple objects. Based on the experimental results, we found that the proposed tracking system has a robust tracking operation in the complicated environments that multiple objects are frequently overlapped in various of directions.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권3호
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• pp.59-64
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• 2013

Accurate and robust image registration is important task in many applications such as image retrieval and computer vision. To perform the image registration, essential required steps are needed in the process: feature detection, extraction, matching, and reconstruction of image. In the process of these function, feature extraction not only plays a key role, but also have a big effect on its performance. There are two representative algorithms for extracting image features, which are scale invariant feature transform (SIFT) and speeded up robust feature (SURF). In this paper, we present and evaluate two methods, focusing on comparative analysis of the performance. Experiments for accurate and robust feature detection are shown on various environments such like scale changes, rotation and affine transformation. Experimental trials revealed that SURF algorithm exhibited a significant result in both extracting feature points and matching time, compared to SIFT method.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.123-128
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• 2015

본 논문에서는 CCTV 영상으로 조밀한 3차원 복원을 하기 위하여 스테레오 정합 과정으로 얻어지는 정합점을 증가시키기 위한 실험을 진행하였다. 실험에서는 시간의 경과에 따라 연속적으로 촬영된 스테레오 CCTV 영상에서 시계열별로 단영상을 추출한 뒤, SIFT 정합 알고리즘과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 얻어진 정합점을 순차적으로 중첩하였으며, 결과적으로 정합점의 중첩과정이 반복될수록 정합점 수가 계속해서 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.325-333
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• 2010

Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.13-23
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• 2009

본 논문에서 우리는 위성 영상에 대하여 객체를 지역화한 접근을 제안한다. 우리의 방법은 서술 벡터에 기반한 특징 정합 방법이다. 객체를 지역화하는 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 적용시킨다. 먼저, 위성영상의 키포인트를 찾고, 키포인트의 서술 벡터를 일반화한다. 그리고 서술 벡터간에 유사성을 측정하여 키포인트를 매칭시킨다. 마지막으로, 키포인트의 인접 픽셀값에 가중치를 주어 객체에서 위치를 결정한다. SIFT를 이용한 이 실험은 다양한 스케일과 어파인 변환에 대해 좋은 결과를 산출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 구글 어스의 위성영상을 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.201-203
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• 2013

본 논문에서는 SIFT 와 particle 특징 궤적을 이용한 새로운 행동 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 영상에서 중요한 지역적 특징 정보를 얻기 위하여 SIFT 특징 점들을 탐지하고, 탐지한 특징 점들을 SIFT descriptor matching 기법을 이용하여 그 궤적을 추출한다. 또한, SIFT 특징 궤적들의 수량이 적은점과 영상내의 조명변화, 부분적 가려짐 등의 변화로 인해 SIFT 특징 궤적이 종종 없어지는 단점을 보완하기 위하여, SIFT 특징 궤적 주위에 particle 점들을 탐지하고, dense optical flow 기법을 기반으로 그 특징 궤적을 추출한다. 그리고 SIFT 와 particle 궤적의 중요도를 조절하기 위해 가중치를 부여한다. 제안한 행동 인식 시스템의 효율성을 범용 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 증명하였다.