• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.21-26
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• 2003

본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.26-35
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• 2003

자연계에서 다양한 형태로 입력되는 물체 영상을 효과적으로 인식하려면, 물체의 위치, 회전, 크기 변화에 관계없이 인식할 수 있는 왜곡 불변 특성의 추출이 반드시 요구된다. 이러한 왜곡 불변 특성은 동일한 영상의 변화에 대하여 인식 특성이 같고, 서로 다른 영상의 변화에 대해서는 분리 식별이 용이해야 한다. 이러한 인식 특성을 얻기위해 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 Mellin변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다[1][2][3]. 따라서, 본 논문에서는 Mellin 변환 방법에 의한 크기 및 회전에 대한 불변 특성을 얻을 수 있는 문자 인식 시스템을 위한 문자 특징 추출 방법을 제시하고자 하였으며, 영문자 26 문자의 입력 영상에 대하여 무게 중심법에 의한 문자 이동과 Mellin 변환 방법에 의한 특징 추출 방법에 보간법을 이용하여 특징을 추출하였으며, 추출된 특징에 대하여 특징의 이질도를 검사하여, 각 특징의 이질도가 약 50% 이상의 결과를 얻었다. 또한, Mellin 변환 방법에 의해 추출된 특징을 기준 영상으로 하는 BPEJTC(Binary Phase Extraction Joint Transform Correlator)를 이용하여 크기, 회전 및 이동에 따른 입력 문자의 인식이 가능한 BPEJTC 시스템을 구현하였으며, 이에 따라 본 논문에서는 약 90%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 Mellin 변환 방법에 따라 추출된 문자의 특징과 BPEJTC를 이용하여 영상 문자를 인식할 수 있는 영상 문자 인식 시스템의 가능성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.333-344
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• 2010

본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1994년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.367-370
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• 1994

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.116-123
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• 1994

본 논문에서는 직선특징을 포함한 2차원 패턴에 대하여 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변하게 인식할 수 있는 새로운 광/디지틀 패턴인식 방법을 제안하였다. 제시한 방법은 먼저 패턴의 직선특징을 Hough변환과 threshold과정을 통해서 추출한다. 두 번째로 추추된 특징에 본 논문에서 유도된 수식을 적용하여 불변성을 부여한다. 마지막으로 추출된 패턴의 불변특징을 신경회로망으로 학습시켜 패턴인식에 사용하였다. 제시한 방법의 유용성 확인을 위해 9개의 2차원 직선패턴으로 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며, 결국 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변한 인식이 가능하였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.518-524
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• 2018

라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.927-934
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• 2014

본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.55-62
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• 1998

두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.

• 전자공학회지
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• 제21권10호
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• pp.47-54
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• 1994

본 논문에서는 물체들의 이동(translation) 축적(scale) 그리고 회전방향(orientation)에 무관하게 물체를 인식하는 실용적인 패턴 인식 시스템을 소개한다. 이 시스템은 2진영상으로 변환하는데 필요한 임계치(threshold)의 큰 변화에도 덜 민감하다. 특징 벡터(feature vector)로 서는 Zernike 모멘트를 사용하였는데 지금까지 잘 알려진 Hu가 제안한 7개의 모멘트 불변수 (moment invariants)와 비교한다. 또한, 실용적인 기계 시각(machine vision) 시스템에 대해 세 가지 중요한 문제로서 패턴 정규화(pattern nomalization), Zernike 모멘트의 신속한 계산, 그리고 k-NN 규칙을 이용한 분류 등을 논의하였다. 실험에서는 임의의 회전 방향에서 문자들의 크기가 10x10 화소(pixel)에서 512x512 화소까지 변하는 서로 다른 크기를 가진 인쇄된 62개의 문자와 숫자 그리고 기호들을 서로 다른 임계치에서 인식하는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.370-380
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• 2002

전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.