• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.283-286
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• 2006

내용기반의 이미지 검색방법은 객체의 내부의 정보를 이용한 검색방법으로 색상, 모양, 질감과 같은 특징을 사용한다. 이러한 특징 중에 모양은 검색에 사용될 수 있는 점을 추출하여 유사도 계산에 사용한다. 유사도 계산은 점의 개수가 증가할수록 검색의 응답시간도 함께 증가한다는 문제점이 있다. 본 논문은 응답시간 향상을 위하여 특징점들에 대한 그리드 기반의 유사도 매칭 기법을 제안한다. 그리드 기반의 유사도 매칭 기법은 점들을 그리드로 나누어 검색의 범위를 좁힘으로써 매칭하는 횟수를 줄이는 방법이다. 특징점으로 사용된 점들은 이미지의 선으로부터 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘으로 추출하였으며, 특징 점들간의 거리값의 합을 유사도로 계산하였다. 실험에서는 400여개의 식물 잎 이미지로부터 점들을 추출하여 검색 시간을 비교하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1013-1020
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• 2005

This paper presents an effective and robust leaf image retrieval system based on shape feature. Specifically, we propose an improved MPP algorithm for more effective representation of leaf images and show a new dynamic matching algorithm that basically revises the Nearest Neighbor search to reduce the matching time. In particular, both leaf shape and leaf arrangement can be sketched in the query for better accuracy and efficiency. In the experiment, we compare our proposed method with other methods including Centroid Contour Distance(CCD), Fourier Descriptor, Curvature Scale Space Descriptor(CSSD), Moment Invariants, and MPP. Experimental results on one thousand leaf images show that our approach achieves a better performance than other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.178-180
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• 2001

모양 기반 검색은 주어진 질의 시퀸스의 요소 값에 상관없이, 모양이 유사한 시퀸스 혹은 부분시퀸스를 찾는 연산이다. 본 논문에서는 시프트, 스케일링, 타임 워핑 등 동일 모양 변환의 다양한 조합을 지원할 수 있는 새로운 모양 기반유사 검색 모델을 제안하고, 효과적인 유사 부분 시퀸스 검색을 위한 인덱싱과 질의 처리 방법을 제안한다. 또한 실세계의 증권데이터를 이용한 다양한 실험 결과에 의하여, 본 방식이 질의 시퀸스와 유사한 모양의 모든 서브시퀸스를 성공적으로 찾는 것은 물론 순차검색 방법과 비교하여 매우 빠른 검색 효율을 가짐을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.263-272
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• 2007

This paper proposes a skeleton-based hierarchical shape description scheme, called a skeleton tree, for accurate shape-based image retrieval. A skeleton tree represents an object shape as a hierarchical tree where high-level nodes describe parts of coarse trunk regions and low-level nodes describe fine details of boundary regions. Each node refines the shape of its parent node. Most of the noise disturbances are limited to bottom level nodes and the boundary noise is reduced by decreasing weights on the bottom levels. The similarity of two skeleton trees is computed by considering the best match of a skeleton tree to a sub-tree of another skeleton tree. The proposed method uses a hybrid similarity measure by employing both Fourier descriptors and moment invariants in computing the similarity of two skeleton trees. Several experimental results are presented demonstrating the validity of the skeleton tree scheme for the shape description and indexing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.631-633
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• 2005

본 논문에서는 모바일 환경에서의 수생 식물 정보 검색 시스템을 구현하였다. 검색 시스템은 크게 스케치를 통한 잎 모양 검색, 식물 서식지의 GPS 정보를 이용한 검색, 모양 예제를 통한 검색으로 나누어 구현하였다. 우선, 스케치를 통한 잎 모양 검색은 사용자로부터의 스케치 입력, 해당 이미지의 표현, 데이터베이스에 저장된 이미지와의 매칭, 추출의 네 단계로 이루어진다. GPS 정보를 이용한 검색은 식물의 서식지의 지리정보를 바탕으로 검색을 하며, 모양 예제를 통한 검색은 꽃모양, 잎모양 등에 대한 대표적인 샘플 이미지를 정의하여 사용자의 선택에 의해 검색을 하도록 하였다. 실험을 통해서 사용자의 성향, 질의 이미지의 복잡도, 실험 이미지의 셀 사이즈에 따른 다양한 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.6
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• pp.9-20
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• 2012

In computer vision, it is very important to obtain reliable corresponding feature points. However, we know it is not easy to find the corresponding feature points exactly considering by scaling, lighting, viewpoints, etc. Lots of SIFT methods applies the invariant to image scale and rotation and change in illumination, which is due to the feature vector extracted from corners or edges of object. However, SIFT could not find feature points, if edges do not exist in the area when we extract feature points along edges. In this paper, we present a new placement method of marker to improve the performance of SIFT feature detection and matching between different view of an object or scene. The shape of the markers used in the proposed method is formed in a semicircle to detect dominant direction vector by SIFT algorithm depending on direction placement of marker. We applied De Bruijn sequence for the markers direction placement to improve the matching performance. The experimental results show that the proposed method is more accurate and effective comparing to the current method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.118-120
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• 2005

본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 Fourier Descriptor, Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.1
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• pp.181-190
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• 1998

특정한 부분에 정확성을 가지는 기하학 형태인식은 이미지 분석 응용에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한, 부분적 혹은 변형된 모양을 계층화하는 새로운 접근방법에 대한 연구가 계속되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 자유형태의 부드러운 곡선을 생성하는데 용이한 스플라인 공식들을 이용하여 새로운 기하학 형태 매칭 접근 방법을 제안한다. 이와 같은 방법에서, 여러개의 스플라인 공식들로 생성된 곡선들의 집합은 동일한 형태의 성질을 가진다. 본 논문은 곡선 설계를 위하여 일반적인 상호작용 방법과 다양한 스플라인 공식간에 관계들을 이용함으로서 간단한 설계점(design point)들의 이동으로 형태매칭 방법에 관한 관계성을 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 3차 스플라인의 공식(B-splines, Bezier splines, Catmull-Rom splines)을 이용하여 형태 매칭 방법을 제안한다.