• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.111-120
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• 2004

영상의 칼라, 텍스쳐, 오브젝트의 형체 등과 같은 하위 수준의 특징을 표현할 수 있는 기술자를 MPEG-7 표준에서 규정하고 있다. 하지만, 각각의 기술자를 따로 분석함으로써는 성능 향상에 불충분한 점이 있었다. 본 논문에서는 칼라 기술자와 텍스쳐 기술자를 결합하여 영상검색의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. MPEG-7 표준에서 정의한 $l_{1}$-norm방법보다, 본 논문에서는 칼라 히스토그램의 경우 코사인 근사도 계수를, 에지 히스토그램의 경우 유클리디언 디스턴스를 적용 실험하여 진일보한 결과를 도출할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.201-204
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• 2010

물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.165-166
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• 2023

게임 그래픽 제작 분야는 기술적 진보가 가속화 되어 가고 있는데 리소스 제작 도구의 다양한 출현과 개발자의 학습과 적절한 사용도 큰 몫을 담당하고 있다. 최근에 빠르게 발전하고 있는 분야인 AI기반의 콘텐츠 제작 도구가 게임 개발의 여러 영역에 다양한 영향을 줄 것으로 보인다. 그 중 비교적 개발 파이프라인에 빠르고 안정적인 도입이 가능한 AI 기반의 텍스쳐 자동 생성 도구를 기존에 사용하고 있는 텍스쳐 제작 도구와 비교 분석 해 보았다. 이를 통해 효과적인 텍스쳐 생성 프로세스 파이프라인 구축을 위해 AI 기반의 텍스쳐 자동 생성 도구의 적극적인 도입의 필요성과 함께 이후 연구의 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.175-177
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• 2005

검색된 정보의 정확성과 검색 속도는 정보 검색 시스템의 성능 평가에 있어서 매우 중요한 요소이다. MPEG-7 시각 정보 기술자는 예제 기반 이미지/비디오 검색 시스템을 구성할 때 사용할 수 있는 저급 수준시각 정보에 대한 표준화된 기술을 의미한다. 제안된 기술자는 검색 결과의 정확성에 대해서는 검증을 받은 상태이지만, 고차원 데이터이거나 시간 복잡도가 큰 매칭 함수를 가지고 있어 순차 검색을 할 경우 매우 많은 검색시간을 필요로 한다. 일반적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 인덱스 정보를 구성하여 검색에 적용하는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중 이미지 검색 시스템에 이용할 수 있는 색상 기술자와 텍스쳐 기술자, 그리고 외형 기술자를 인덱스 정보 구성 관점에서 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.1-12
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• 2012

길 옆이나 공원 또는 조경시설에는 많은 나무들을 포함하고 있다. 비록 많은 나무들이 쉽게 우리 주변에서 보이지만, 일반인들이 그 나무의 이름, 종류 및 정보들을 얻기가 힘든 경우도 있다. 나무의 이름이나 정보를 얻기 위하여 인터넷이나 서적을 이용하여 찾아 분류하여야 한다. 나무의 구성 요소는 잎, 꽃, 수피 등이 있는데, 일반적으로 나무의 잎을 이용하여 분류할 수 있다. 이는 잎이 형태, 잎맥 등의 정보를 포함하고 있기 때문이다. 잎의 형태는 나무의 종류를 결정하는데 중요한 역할을 하며, 또한 잎맥을 포함한 텍스쳐도 나무의 종류를 분류하는데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 형태와 텍스쳐를 조합한 특징들을 이용한 잎 분류 시스템에 대한 성능을 평가하였다. 형태 특징으로는 푸리에 기술자를 이용하였고, 텍스쳐 특징으로는 GLCM 또는 웨이브릿 기술자, 그리고 그들의 조합을 사용하였다. 그리고 사용된 데이터는 인터넷에서 용이하게 구할 수 있고, 분류 성능평가에 사용되는 Flavia 잎 데이터 셋을 사용하였다. 형태와 텍스쳐를 기반으로 하는 다양한 조합을 가진 분류 시스템의 성능을 인식률과 PR(precision-recall) 지수로 평가하고, 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, 형태와 텍스쳐를 조합한 특징들을 갖는 시스템의 성능이 조합하지 않은 시스템의 성능보다 나아짐을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.287-295
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• 2006

본 논문은 임의의 영역 안에 존재하는 텍스처를 검색하기 위한 wavelet과 Gabor기반 텍스처 표현 기법을 제안하고 이들의 검색성능을 평가한다. 지금까지 Gator 평면에서의 평균과 표준편차 특징 기술자가 직사각형안의 텍스처를 표현하기에 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 하지만 임의의 영역 안의 물체를 표현하는 기술이 실제 검색이나 여러 다른 텍스처 표현 응용 예에 더욱 필요한 실정이다. 본 연구에서는 wavelet과 Gabor 필터에 기반한 특징 추출법을 제안하고 이들을 실제 텍스처 데이터 베이스에 적용해 본 결과, wavelet기반 특징 기술자가 Gator기반 기술자에 비하여 더욱 효과적임을 발견하였다. 특히 wavelet평면에서 표준편차와 엔트로피 특징을 사용함으로써 가장 좋은 검색 성능을 냄을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실제 텍스처 영상을 가지고 wavelet과 Gator에 기반한 다양한 특징벡터에 따른 검객 성능을 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.61-67
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• 2000

사용자 피드백은 일반적으로 사용자가 의도하는 정지영상 검색 조건을 기술하는 데만 주로 사용되어 왔다. 그러나, 본 논문에서는 사용자 피드백을 정지영상의 특징을 기술하는데 사용함으로써 사용자에 의존적이지 않은 정지영상 검색에 적용하였다. 그리고 본 논문에서는 사용자 피드백을 사용하여 각 정지영상마다 고유한 특징을 반영하도록 특징 정보와 관련된 가중치를 전문가에 비중을 두어 학습시킴으로써, 일반적인 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 본 논문에서는 칼라 기술자와 텍스쳐 기술자를 기반으로 한 전역 특징 정보와 지역 특징 정보, 그리고 각 기술자들간의 가중치와 기술자 내의 요소 가중치로 구성된 정지영상 기술 구조를 제안하고, 또한 잘못된 학습을 방지하기 위해 신뢰도에 기반한 가중치 학습 방법을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.448-450
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• 2012

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1057-1068
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• 2022

본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제6권1호
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• pp.49-52
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• 2007

The recent advances in digital imaging and computing technology have resulted in a rapid accumulation of digital media in the personal computing and entertainment industry. In addition, large collections of such data already exist in many scientific application domains such as the geographic information systems (GIS), digital library, trademark imaging, satellite imaging and medical imaging. Thus, the need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications.