• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.183-192
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• 2015

본 논문에서는 통신 판매사에서 사용하는 문서와 이미지 파일에서 개인 정보의 유출을 방지할 수 있는 개인 정보 자동 검색(PIAD, Personal Information Auto Detection) 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 개인 정보를 포함하는 신분증과 계약서 이미지를 자동으로 검색하고 그 결과를 사용자에게 전달하고, 문서상의 개인 정보 또한 검출할 수 있다. 본 시스템은 빠르고 정확한 검색을 위하여 선별 과정과 분석 과정으로 나뉘고, 분석 과정은 SURF, 침식과 팽창, FindContours 알고리즘들을 사용한다. 제안하는 PIAD 시스템은 272장의 입력 이미지들 중 267장을 선별 및 검출함으로써 98% 이상의 정확도를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-150
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• 2010

무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.32-37
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• 2014

파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.123-128
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.179-187
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• 2015

스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1655-1666
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• 2015

본 논문에서는 Fingerprint 기법의 Resource로 신호의 세기가 아닌 이미지를 이용해 좌표정보를 포함하는 이미지 기반의 데이터베이스를 구축하고, 사용자로부터 입력되는 이미지와 유사도 비교를 통해 사용자의 위치추정 기법에 대해 제안한다. Fingerprint 기법은 신호 세기뿐만 아니라 환경에 대한 지역적 잡음 정보들까지 모두 추정에 반영하므로 높은 위치 추정 정확도를 제공한다. 이미지의 유사도는 SURF 알고리즘을 통해 데이터베이스와 사용자 입력 이미지의 특징점을 검출하고, 동일한 특징점 간의 매칭을 통해 비교된다. 여기에서 우리는 RANSAC 알고리즘을 함께 사용하여 검출된 특징점의 노이즈 제거를 통해 이미지 유사도 비교의 정확도를 높였다. 제안하는 기법의 검증을 위해 두 건물의 실내와 주변 실외 환경에서 이미지를 획득하여 데이터베이스를 구축하고, 임의의 위치에서 사용자의 위치를 추정하였다. 추정 된 최종 위치는 데이터베이스에 저장 된 이미지가 가지는 좌표가 사용자의 위치와 가장 근접한 좌표로 검출되는지 확인하였으며 RANSAC을 통해 특징점의 노이즈 제거 전과 제거 후에 대한 이미지 유사도 비교의 성능을 분석하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.333-341
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• 2008

본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.614-623
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• 2011

본 논문에서는 방송용 증강현실 시스템을 위한 실시간 카메라 추적 알고리듬을 제안한다. SURF(speeded up robust features) 알고리듬을 이용하여 추적을 초기화하며, 안정적인 실시간 카메라 추적을 위해 다층(multi-scale) 구조를 사용한다. 미리 알려져 있지 않고 시간에 따라 변하는 조명 환경에서의 특징 추적을 위해 정규상호상관도(normalized cross correlation, NCC)를 사용한다. 방송제작에는 줌 렌즈를 장착한 카메라가 사용되기 때문에 카메라의 초점거리를 온라인으로 추정할 필요가 있다. 카메라의 회전과 이동으로 이루어진 외부 포즈(pose) 변수와 함께 내부 변수인 초점거리를 목적함수에 포함시켜 함께 최적화한다. 실험결과는 제안한 온라인 카메라 보정 기법에 의해 카메라의 초점거리가 정확히 구해지는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.401-404
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• 2012

기존 얼굴 인식 알고리즘은 단일 특징 기반의 전역적 방식이었다. 정확도를 향상시키기 위해 복수의 특징점을 이용하는 방법들이 제안되었으나 이는 알고리즘의 복잡도가 증가하고, 계산 속도가 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. SURF 를 통해 기술어를 추출하고, Gabor 특징과 LBP 특징을 이용해 해당 특징점에서 기술어를 추출함으로써 기존 알고리즘보다 경량화할 수 있고, 수행시간을 줄일 수 있다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 정합시간을 포함한 수행 시간에서 약 16%의 감소를 보였고, 정확도 또한 약 34% 향상되었다.