• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.525-530
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• 2022

두 개의 점군(point cloud)을 정렬(alignment)하기 위해 현재까지 ICP(iterative closest point) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, ICP는 두 점군의 초기 방향이 크게 다를 경우 정렬에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 개의 삼각형 메쉬 A, B가 서로 크게 다른 초기 방향을 가질 때, 이들을 정렬하는 알고리즘을 제안한다. 메쉬 A, B에 대해 각각 가중치 무게중심(weighted centroid)을 구한 뒤, 무게중심으로부터 정점까지의 거리를 이용하여 메쉬 간에 서로 대응될 가능성이 있는 정점들을 특징점으로 설정한다. 설정된 특징점들이 대응될 수 있도록 메쉬 B를 회전한 뒤, A와 B의 정점들에 대해 RMSD(root mean square deviation)를 측정한다. RMSD가 기준치보다 작은 값을 가질 때까지 특징점을 변경하며 같은 과정을 되풀이하여 정렬된 결과를 얻는다. 실험을 통해 ICP 및 Go-ICP 알고리즘으로 정렬이 실패할 경우에도 제안된 알고리즘으로 정렬이 가능함을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.134-141
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• 2014

이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.74-82
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• 2024

본 연구는 특징점 기반 변위 계측 알고리즘에서 환경 변화 및 타겟의 종류에 따라 특징점 검출 성능을 비교 분석하였고, 특징점 검출 알고리즘에 따른 변위 측정정확도를 비교 분석하기 위해 진행되었다. 성능 평가를 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 활용하여 구조물의 변위 응답을 기록하였다. 촬영거리 증가와 조도 변화에 따른 성능분석을 위해 최초 촬영거리를 10m로 설정하여 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 실험을 수행하였으며, 두 가지 조도 환경(450lux와 120lux)을 조성하였다. 구조물에 설치된 인공 타겟과 자연 타겟(볼트연결부 및 슬래브 단면적)을 관심영역으로 설정하여 Shi-Tomasi corner, SURF, BRISK 및 KAZE 특징점 검출 알고리즘으로 특징점을 검출하였다. 특징점 검출 성능분석 결과 Shi-Tomasi corner와 KAZE 알고리즘이 타겟 종류, 조도변화 및 촬영거리 증가에 강건한 것으로 보여줬으며, 두 알고리즘을 활용한 변위 측정정확도도 가장 높은 것으로 나타났다. 하지만 자연 타겟 활용시 변위 측정정확도는 인공 타겟의 경우보다 낮아지는 것을 보여주며, 밝기 대비가 가장 낮은 슬래브 단면적을 타겟으로 활용시 비전센서 운용거리가 20m로 적용 한계성을 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되어 특징점을 추출에 한계성을 나타냈다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.190-193
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• 2000

In this paper, we investigate the distribution of classification accuracies of multiclass problems in the feature space and analyze performances of the conventional feature extraction algorithms. In order to find the distribution of classification accuracies, we sample the feature space and compute the classification accuracy corresponding to each sampling point. Experimental results showed that there exist much better feature sets that the conventional feature extraction algorithms fail to find. In addition, the distribution of classification accuracies is useful for developing and evaluating the feature extraction algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권3호
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• pp.317-327
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• 2016

영상에서 의미 있는 특징점(feature point)의 추출은 제안하는 기법의 성능과 직결되는 문제이다. 특히 나무나 사람 등에서의 가려짐 영역(occlusion region), 하늘과 산 등 객체가 아닌 배경에서 추출되는 특징점들은 의미없는 특징점으로 분류되어 정합과 인식 기법의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 한 장 이상의 멀티 프레임을 이용하여 건물 인식에 필요한 특징점을 분류하여 인식과 정합단계에서 기존의 일반적인 건물 인식 기법의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(scale invariant feature transform)를 통해 일차적으로 특징점을 추출한 후 잘못 정합 된 특징점은 제거한다. 가려짐 영역에서의 특징점 분류를 위해서는 RANSAC(random sample consensus)을 적용한다. 분류된 특징점들은 정합 기법을 통해 구하였기 때문에 하나의 특징점은 여러 개의 디스크립터가 존재하고 따라서 이를 통합하는 과정도 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 우수하다는 것을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6C호
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• pp.492-496
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• 2012

본 논문은 잡음이 많이 존재할 경우 특징 보상 기법들의 불완전한 추정 방법으로 인하여 발생할 수 있는 불확실성 정보를 음성 인식의 디코딩에 반영해 줌으로써 좀 더 인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구이다. 기존의 특징 보상 기법들은 현재 시간에서의 깨끗한 특징 파라미터를 추정하는 단일점 추정 기법들이 대부분이다. 하지만 낮은 SNR 환경에서의 잘못된 추정 파라미터들이 음성 인식 엔진의 입력으로 사용될 경우 성능이 저하되기 때문에 추정된 파라미터의 불확실성 정보를 이용하여 디코딩을 해주면 추정 오류를 보완해줄 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 Aurora-2 DB를 활용하여 적용된 기법의 성능 향상을 확인한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.58-63
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• 2020

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.173-179
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• 2014

오늘날 한국 사회에서 백내장 수술은 가장 빈번하게 이루어지는 수술중 하나이다. 백내장을 치료하기 위한 방법은 다양하게 발전해왔다. 이 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은 인공 수정체를 이용하여 기존의 수정체와 교환하는 방법이다. 인공 수정체 삽입 시 미리 계산된 지점 및 각도로 정확하게 삽입하는 것이 중요할 수 있는 지점 표시가 필요 하다. 그러나 수술 중에 눈에서 분비되는 이물질 같은 요인에 의해 표시가 지워질 수 있다. 그러므로 이런 표시방법을 실시간으로 카메라 영상을 받음으로써 영상처리로 추적하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용함으로 해당 수정체 삽입 위치를 정확히 추적하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.297-298
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• 2013

본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.297-301
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• 2005

In this paper, we propose a method to estimate camera motion parameter based on invariant point features. Typically, feature information of image has drawbacks, it is variable to camera viewpoint, and therefore information quantity increases after time. The LM(Levenberg-Marquardt) method using nonlinear minimum square evaluation for camera extrinsic parameter estimation also has a weak point, which has different iteration number for approaching the minimal point according to the initial values and convergence time increases if the process run into a local minimum. In order to complement these shortfalls, we, first propose constructing feature models using invariant vector of geometry. Secondly, we propose a two-stage calculation method to improve accuracy and convergence by using homography and LM method. In the experiment, we compare and analyze the proposed method with existing method to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.