• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.7-13
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• 2018

Copy move frogery(CMF) 위조를 검출하는 기술은 블록(block) 기반 방식과 특징점(keypoint) 기반 방식으로 구분 된다. 블록 기반 방법은 위조 검출 과정에서 조사해야 하는 블록의 수가 많기 때문에 높은 계산 비용이 발생한다. 또한 위조되는 영역이 기하학적 변환을 거친 경우 위조 검출에 실패하는 단점이 있다. 반대로 특징점 기반 접근법은 블록 기반 방식의 단점을 극복 할 순 있지만 CMF 위조가 이미지의 낮은 엔트로피 영역에서 발생하는 경우 검출 할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징점 기반 방식과 블록 기반 방식을 융합하여 이미지의 모든 영역에서 CMF 위조를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 전체 이미지를 대상으로 특징점 기반 위조 검출을 수행한다. 그 후 위조 검사가 이루어지지 않은 영역을 선별하여 블록 기반 위조 검사를 다시 수행한다. 따라서 제안하는 위조 검출 기술은 이미지의 모든 영역에서 발생하는 CMF 위조를 검출하는 것을 가능하게 해준다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존은 방법보다 우수한 위조 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.45-55
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• 2015

최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.460-468
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• 2023

고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)은 영유아 성장기에 흔히 발생하는 병리학적 상태로, 영유아의 성장을 방해하고 잠재적인 합병증을 유발하는 원인 중 하나이며 이를 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요하다. 기존의 DDH 진단 방법으로는 촉진법과 X-ray 또는 초음파 영상 기반 고관절에서의 특징점 검출을 이용한 진단 방법이 있지만 특징점 검출 시 객관성과 생산성에 제한점이 존재한다. 본 연구에서는 X-ray 및 초음파 영상을 이용한 딥러닝 모델 기반 특징점 검출 방법을 제시하고, 다양한 딥러닝 모델을 이용하여 특징점 검출의 성능을 비교 분석하였다. 또한, 부족한 의료 데이터를 보완하는 방법인 다양한 데이터 증강 기법을 제시하고 비교 평가하였다. 본 연구에서는 Residual Network 152(ResNet152) 및 Simple & Complex augmentation 기법을 적용하였을 때 가장 높은 특징점 검출 성능을 보여주었으며, X-ray 영상에서 평균 Object Keypoint Similarity(OKS)가 약 95.33 %, 초음파 영상에서는 약 81.21 %로 각각 측정되었다. 이러한 결과는 고관절 초음파 및 X-ray 영상에서 딥러닝 모델을 적용함으로써 DDH 진단 시 특징점 검출에 관한 객관성과 생산성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.93-96
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• 2015

이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출 방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된 특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에 있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고 이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.166-173
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• 2014

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1057-1066
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• 2013

손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.

• Computers and Concrete
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• 제33권5호
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• pp.535-544
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• 2024

In the rapidly advancing landscape of computer vision (CV) technology, there is a burgeoning interest in its integration with the construction industry. Camera calibration is the process of deriving intrinsic and extrinsic parameters that affect when the coordinates of the 3D real world are projected onto the 2D plane, where the intrinsic parameters are internal factors of the camera, and extrinsic parameters are external factors such as the position and rotation of the camera. Camera pose estimation or extrinsic calibration, which estimates extrinsic parameters, is essential information for CV application at construction since it can be used for indoor navigation of construction robots and field monitoring by restoring depth information. Traditionally, camera pose estimation methods for cameras relied on target objects such as markers or patterns. However, these methods, which are marker- or pattern-based, are often time-consuming due to the requirement of installing a target object for estimation. As a solution to this challenge, this study introduces a novel framework that facilitates camera pose estimation using standardized materials found commonly in construction sites, such as concrete forms. The proposed framework obtains 3D real-world coordinates by referring to construction materials with certain specifications, extracts the 2D coordinates of the corresponding image plane through keypoint detection, and derives the camera's coordinate through the perspective-n-point (PnP) method which derives the extrinsic parameters by matching 3D and 2D coordinate pairs. This framework presents a substantial advancement as it streamlines the extrinsic calibration process, thereby potentially enhancing the efficiency of CV technology application and data collection at construction sites. This approach holds promise for expediting and optimizing various construction-related tasks by automating and simplifying the calibration procedure.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.6-31
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• 2018

With the rapid development of the science and technology, it has been becoming more and more convenient to obtain abundant information via the diverse multimedia medium. However, the contents of the multimedia are easily altered with different editing software, and the authenticity and the integrity of multimedia content are under threat. Forensics technology is developed to solve this problem. We focus on reviewing the blind image forensics technologies for copy-move forgery in this survey. Copy-move forgery is one of the most common manners to manipulate images that usually obscure the objects by flat regions or append the objects within the same image. In this paper, two classical models of copy-move forgery are reviewed, and two frameworks of copy-move forgery detection (CMFD) methods are summarized. Then, massive CMFD methods are mainly divided into two types to retrospect the development process of CMFD technologies, including block-based and keypoint-based. Besides, the performance evaluation criterions and the datasets created for evaluating the performance of CMFD methods are also collected in this review. At last, future research directions and conclusions are given to provide beneficial advice for researchers in this field.