• 한국측량학회지
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• 제28권5호
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• pp.555-560
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• 2010

백두산화산의 재 활동 여부와 관련한 연구가 최근 지구과학자들 사이에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리나라는 이러한 연구에 직접적으로 참여하기 힘들고 백두산을 현장에서 지속적으로 모니터링하기 힘들다. 본 연구는 백두산 모니터링을 위한 기본 단계로써 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용한 백두산 DEM을 제작하고자 하였다. 제작한 DEM은 현지관측 기준점 없이 제작되었으므로 매우 부정확하다. 따라서 제작 DEM 보정을 위해, SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 이용한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 매칭방법을 제안하였다. 그 결과, SPOT 위성영상으로 제작한 DEM은 SRTM DEM에 비해 더욱 자세한 지형 정보를 제공할 수 있었다. 그리고 보정 전 DEM에 비해 SIFT 방법으로 보정한 DEM이 더 양호한 결과를 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.61-63
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• 2005

Retreiving indoor scene reference image from database using visual information is important issue in Robot Navigation. Scene matching problem in navigation robot is not easy because input image that is taken in navigation process is affinly distorted. We represent probabilistic framework for the feature matching between features in input image and features in database reference images to guarantee robust scene matching efficiency. By reconstructing probabilistic scene matching framework we get a higher precision than the existing feaure-feature matching scheme. To construct probabilistic framework we represent each image as Gaussian Mixture Model using Expectation Maximization algorithm using SIFT(Scale Invariant Feature Transform).

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1819-1820
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• 2008

Steel slabs are marked with slab management numbers (SMNs). To increase efficiency, automated identification of SMNs from digital images is desirable. Automatic extraction of SMNs is a prerequisite for automatic character segmentation and recognition. The images include complex background, and the position of the text region of the slabs is variable. This paper describes an pre-processing algorithm for detection of slab information using robust feature points extraction. Using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) algorithm, we can reduce the search region for extraction of SMNs from the slab image.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.161-164
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• 2011

영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 기초적인 기술로써 영상 추적, 물체인식 등 다양한 분양에서 많이 사용되고 있다. 하지만 스케일, 시점변화, 조명 변화에 강인한 매칭점을 찾는 것은 어려운 일이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 SURF(Scale Invariant Feature Transform), SIFT(Speed up Robust Features) 등의 알고리즘이 제안 되었지만, 여전히 조명변화에 불안정하고 정확하지 못한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이러한 조명변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 히스토그램 평활화를 이용하여 영상을 보정 후, SURF를 통한 영상 매칭을 하였다. 열악한 조명환경 내에서 촬영된 영상에서 SURF를 이용하여 표현자(Descriptor)를 생성 할 때 특징점이 잘 추출되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 히스토그램 평활화를 이용하였고, 보정 후 특징점 개수가 많이 증가하는 것을 보여 확인하였다. 기존의 SURF와 개량된 SURF를 조명이 서로 다른 영상간의 매칭 성능을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 확인하였다

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1215-1227
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• 2018

해빙의 이동은 지역적 분포뿐만 아니라 해빙의 생성 및 두께에도 영향을 미치기 때문에 해빙의 변화를 평가하는 데에 중요한 정보가 된다. 이 연구에서는 북극해 해빙의 이동 특성 탐지를 위해 Korea Multi-Purpose Satellite-2(KOMPSAT-2)와 Korea Multi-Purpose Satellite-3(KOMPSAT-3)의 두 위성 센서로부터 다중 시기 고해상도 광학 위성 영상을 획득하고, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Features) 및 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)의 특징점 추적 기법을 적용하였다. 두 위성 센서에서 획득된 영상의 활용을 위해 전처리 단계에서 공간해상도와 방사해상도를 일치시킨 후 특징점 추적 기법을 적용한 결과 SIFT의 경우 영상 전반에 걸쳐 특징점의 고른 공간 분포가 나타났고, SURF의 경우 해빙과 해양의 경계 부분에 특징점이 주요하게 분포하는 경향이 관찰되었으며 이러한 경향은 ORB에서 가장 현저하게 나타났다. 특징점 추적 기법별 연산 시간 측정 결과 SIFT, SURF 및 ORB의 순서로 연산 시간이 감소하였다. ORB의 경우 SIFT 기법 대비 추적된 특징점 수가 평균 59.8%로 줄어들었지만 연산 시간은 평균 8.7%에 해당하는 시간이 소요되어 해빙 이동 특성의 고속 탐지에 적합한 기법으로 판단된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권2호
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• pp.183-195
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• 2016

This paper presents a complete method for vehicle detection and tracking in a fixed setting based on computer vision. Vehicle detection is performed based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature matching. With SIFT feature detection and matching, the geometrical relations between the two images is estimated. Then, the previous image is aligned with the current image so that moving vehicles can be detected by analyzing the difference image of the two aligned images. Vehicle tracking is also performed based on SIFT feature matching. For the decreasing of time consumption and maintaining higher tracking accuracy, the detected candidate vehicle in the current image is matched with the vehicle sample in the tracking sample set, which contains all of the detected vehicles in previous images. Most remarkably, the management of vehicle entries and exits is realized based on SIFT feature matching with an efficient update mechanism of the tracking sample set. This entire method is proposed for highway traffic environment where there are no non-automotive vehicles or pedestrians, as these would interfere with the results.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권4호
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• pp.263-270
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• 2014

Corner detection and feature extraction are essential aspects of computer vision problems such as object recognition and tracking. Feature detectors such as Scale Invariant Feature Transform (SIFT) yields high quality features but computationally intensive for use in real-time applications. The Features from Accelerated Segment Test (FAST) detector provides faster feature computation by extracting only corner information in recognising an object. In this paper we have analyzed the efficient object detection algorithms with respect to efficiency, quality and robustness by comparing characteristics of image detectors for corner detector and feature extractors. The simulated result shows that compared to conventional SIFT algorithm, the object recognition system based on the FAST corner detector yields increased speed and low performance degradation. The average time to find keypoints in SIFT method is about 0.116 seconds for extracting 2169 keypoints. Similarly the average time to find corner points was 0.651 seconds for detecting 1714 keypoints in FAST methods at threshold 30. Thus the FAST method detects corner points faster with better quality images for object recognition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.300-311
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• 2014

환경의 변화에 따라 급속도로 변화하는 생태계에 대한 체계적인 연구를 위해 식물의 정보를 수집 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트 기기의 카메라를 이용하여 언제 어디서나 사용자가 원하는 식물의 종류를 검색할 수 있는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 식물 인식 및 생태계 분석을 위해 다양한 식물의 잎을 종류별로 분석할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해, 카메라부터 입력된 식물 잎 사진의 관심 영역을 GrabCut을 통해 배경과 분리한 후, 형태 기술자 추출 방법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 이용하여 형태 기술자를 추출하고, 이것을 부호화 기법 및 공간 피라미드 방법을 이용한 분류 특징 벡터를 만든다. SVM(Support Vector Machine)을 통한 식물 잎 분류 및 인식한다. 다양한 식물 잎에 대한 실험 결과를 통해 비슷한 색상이나 형태를 가지고 있더라도 방향성 특징 기술자를 활용한 식물 잎 분류 방법이 매우 효율적임을 알 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.79-89
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• 2022

드론을 이용하여 촬영한 영상은 소규모 지역에 대하여 고품질의 3차원 공간정보를 빠르게 구축할 수 있어 신속한 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 드론 영상을 기반으로 공간정보를 구축하기 위해서는 인접한 드론 영상 간에 특징점 추출하고 영상 매칭을 수행하여 영상 간의 관계를 결정할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이용하여 촬영한 주차장과 호수가 공존하는 지역, 건물이 있는 도심 지역, 자연 지형의 들판 지역의 3가지 대상지역을 선정하고 AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘의 성능을 분석하였다. 특징점 추출 알고리즘의 성능은 추출된 특징점의 분포, 매칭점의 분포, 소요시간, 그리고 매칭 정확도를 비교하였다. 주차장과 호수가 공존하는 지역에서는 BRISK 알고리즘의 속도가 신속하였으며, SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 건물이 있는 도심 지역에서는 AKAZE 알고리즘의 속도가 신속하였으며 SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 자연 지형의 들판 지역에서는 SURF 알고리즘의 특징점, 매칭점이 드론으로 촬영한 영상 전반적으로 고르게 분포되어 있으나 AKAZE 알고리즘이 가장 높은 매칭 정확도와 신속한 속도를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.295-298
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• 2011

비디오 데이터의 지능적인 처리를 위해서는 사전에 작성한 메타데이터에 제한 받지 않는 유연한 접근방법이 필요하다. 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 적절한 특징을 추출한 후 비디오를 처리하는 방법을 소개한다. 이미지 인식이 잘 될 경우 일정한 이미지 조합으로 비디오의 배경을 설명할 수 있지만, 이미지 인식이 어렵기 때문에 동일한 배경일지라도 등장 인물의 움직임, 촬영 각도의 변화 등 사소한 변화가 발생하면 컴퓨터는 다른 이미지인 것으로 간주하게 된다. 우리가 제안하는 방법은 비디오를 구성하는 이미지 프레임에서 추출한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특성의 분포를 엔트로피에 기반하여 재구성한 후 분포 변화를 통해 장소 변화를 추정하는 방법이다. 제안 방법은 비디오 데이터의 이미지를 특징 짓는 비주얼 워드의 분포를 활용하기 때문에 사소한 변화 정도의 영향을 받지 않으면서 동시에 배경의 확연한 변화를 나타낼 수 있다. 우리는 실제 TV 드라마 데이터에 적용하여 제안 방법의 유용성을 확인하였다.