• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.345-354
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• 2010

시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.207-218
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• 2023

Real-time monitoring of the behavior of reinforced soil retaining wall (RSW) is required for safety checks. In this study, a targetless displacement measurement technology (TDMT) consisting of an image registration module and a displacement calculation module was proposed to monitor the behavior of RSW, in which facing displacement and settlement typically occur. Laboratory and field experiments were conducted to compare the measuring performance of natural target (NT) with the performance of artificial target (AT). Feature count- and location-based performance metrics and displacement calculation performance were analyzed to determine their correlations. The results of laboratory and field experiments showed that the feature location-based performance metric was more relevant to the displacement calculation performance than the feature count-based performance metric. The mean relative errors of the TDMT were less than 1.69 % and 5.50 % for the laboratory and field experiments, respectively. The proposed TDMT can accurately monitor the behavior of RSW for real-time safety checks.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권3호
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• pp.161-166
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• 2004

Electronic Ink is a stored data in the form of the handwritten text or the script without converting it into ASCII by handwritten recognition on the pen-based computers and Personal Digital Assistants(PDA) for supporting natural and convenient data input. One of the most important issue is to search the electronic ink in order to use it. We proposed and implemented a script matching algorithm for the electronic ink. Proposed matching algorithm separated the input stroke into a set of primitive stroke using the curvature of the stroke curve. After determining the type of separated strokes, it produced a stroke feature vector. And then it calculated the distance between the stroke feature vector of input strokes and one of strokes in the database using the dynamic programming technique.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.65-70
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• 2013

최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4098-4116
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• 2020

Mobile devices such as smartphones are very attractive targets for augmented reality (AR) services, but their limited resources make it difficult to increase the number of objects to be recognized. When the recognition process is scaled to a large number of objects, it typically requires significant computation time and memory. Therefore, most large-scale mobile AR systems rely on a server to outsource recognition process to a high-performance PC, but this limits the scenarios available in the AR services. As a part of realizing large-scale standalone mobile AR, this paper presents a solution to the problem of accuracy, memory, and speed for large-scale object recognition. To this end, we design our own basic feature and realize spatial locality, selective feature extraction, rough pose estimation, and selective feature matching. Experiments are performed to verify the appropriateness of the proposed method for realizing large-scale standalone mobile AR in terms of efficiency and accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.49-55
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• 2022

본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제33권2호
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• pp.129-138
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• 2016

This paper presents a natural corners-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. Corners are extracted from raw laser sensor data, which are chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, local best matching vector between new corners and stored ones is found by joint compatibility, while nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with linear matching time. Finally, SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1546-1552
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• 2004

전자 잉크 데이터는 펜 기반 컴퓨터나 PDA(Personal Digital Assistants)둥에서 자연스럽고 편리한 데이터 입력을 제공하기 위해 펜으로 입력한 데이터를 온라인 문자 인식기를 이용하여 아스키 문자로 변환하지 않고 스크립트 형태로 저장하는 데이터를 말한다. 전자 잉크 데이터를 사용하기 위해 가장 중요한 것 중 하나는 전자 잉크 데이터의 검색 문제이다. 본 연구에서는 전자 잉크 데이터를 획 특징 벡터 형태로 저장하고, 이를 이용해서 잉크 데이터를 검색하는 정합 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안된 정합 알고리즘은 입력된 데이터를 곡률을 이용하여 기본획으로 분리하고 기본획의 종류를 결정한 다음 획 특징 벡터를 생성한다. 그리고 동적 프로그래밍 기법에 의해 획 특징 벡터의 거리값을 계산한다.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제9권1호
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• pp.71-77
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• 2010

Various applications, such as mesh composition and model repair, ask for a natural stitching for polygonal surfaces. Unlike the existing algorithms, we make full use of the information from the two feature lines to be stitched up, and present an accurate stitching method for polygonal surfaces, which minimizes the error between the feature lines. Given two directional polylines as the feature lines on polygonal surfaces, we modify the general placement method for points matching and arrive at a closed-form solution for optimal rotation and translation between the polylines. Following calculating out the stitching line, a local surface optimization method is designed and employed for postprocess in order to gain a natural blending of the stitching region.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.39-46
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• 2013

최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.