초록
본 논문에서는 터치스크린 시스템에 강한 잡음이 존재하는 상황에서 안정적으로 터치를 인식하기 위하여 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 기반으로 고안한 터치인식 방법을 소개한다. SIFT알고리즘을 기반으로 하여 잡음에 강하며 다양한 크기의 터치를 효과적으로 추출하는 것이 가능하다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 터치스크린 상에서 얻은 채널데이터를 이용하여 매트랩 상에서 터치인식을 시뮬레이션 해 보았다. 시뮬레이션 결과 강한 잡음이 존재하는 상황에서 터치 크기와 방향에 상관없이 안정적으로 터치를 인식하는 것을 볼 수 있었다. 그러나 터치인식 알고리즘을 실제 터치스크린 상에 구현한 결과 SIFT 알고리즘에서 사용하는 DoG(Difference of Gaussian) 연산에 많은 계산 량이 필요하여 실시간 터치인식에 문제가 발생하였다. 우리는 이를 극복하기 위하여 DoG의 빠른 근사 방법인 DoM(Difference of Mean)을 사용하여 문제를 해결하였다.
This paper introduces a touch recognition method for touch screen systems based on the SIFT(Scale Invariant Feature Transform) algorithm for stable touch recognition under strong noises. This method provides strong robustness against the noises and makes it possible to effectively extract the various size of touches due to the SIFT algorithm. In order to verify our algorithm we simulate it on the Matlab with the channel data obtained from a real touch screen. It was found from the simulations that our method could stably recognize the touches without regard to the size and direction of the touches. But, our algorithm implemented on a real touch screen system does not support the realtime feature because the DoG(Difference of Gaussian) of the SIFT algorithm needs too many computations. We solved the problem using the DoM(Difference of Mean) which is a fast approximation method of DoG.
