Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.1-6
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2019
One method for image recognition is template matching. In conventional template matching, the block matching algorithm (BMA) is performed while changing the two-dimensional translational displacement of the template within a given matching image. The template size and shape do not change during the BMA. Since only two-dimensional translational displacement is considered, the success rate decreases if the size and direction of the object do not match in the template and the matching image. In this paper, a variable is added to adjust the two-dimensional direction and size of the template, and the optimal value of the variable is automatically calculated in the block corresponding to each two-dimensional translational displacement. Using the calculated optimal value, the template is automatically transformed into an optimal template for each block. The matching error value of each block is then calculated based on the automatically deformed template. Therefore, a more stable result can be obtained for the difference in direction and size. For ease of use, this study focuses on designing the algorithm in a closed form that does not require additional information beyond the template image, such as distance information.
For fast and robust face detection, this paper proposes an approach for face detection using fusion of heterogeneous template matching. First, we detect skin regions using a model of skin color which covers various illumination and races. After reducing a search space by region labelling and filtering, we apply template matching with skin color and edge to the detected regions. Finally, we detect a face by finding the best choice of template fusion. Experimental results show the proposed approach is more robust in skin color-like environments than with a single template matching and is fast by reducing a search space to face candidate regions. Also, using a global accumulator can reduce excessive space requirements of template matching.
본 논문에서는 카메라를 이용하여 크레인 스프레더의 스큐모션을 계측하는 계측기법에 대해 고찰하고 있다. 계측장치는 트롤리에 설치한 카메라와 스프레더에 설치한 두 개의 랜드마크로 구성된다. 랜드마크를 이용하여 크레인 스프레더 흔들림과 상하위치를 검출하는 기법은 저자들이 이미 제안한 기술이며 실험을 통해 그 유용성을 검증하였다. 크레인 스프레더의 스큐모션 계측기법 또한 제안된 계측기법에 기초한 것으로 두 개의 랜드마크를 검출하여 템플릿 매칭기법으로 스큐모션을 계측할 수 있다. 스큐모션은 스프레더의 회전각도를 검출하여 계측해야 하는데 계측정도와 신뢰도는 정확한 템플릿매칭의 가능여부에 의존하게 된다. 즉, 랜드마크의 회전으로 매칭이 실패할 경우에는 정확한 회전각도를 검출할 수 없는 경우가 발생할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 랜드마크 회전에 따라 템플릿을 회전시키는 방법을 도입하여 템플릿매칭의 신뢰성과 계측정도를 개선하는 방법에 대해 연구하였다. 제안된 방법을 이용할 경우 템플릿매칭이 실패하는 경우가 없음을 실험을 통해 확인하였으며, 측정범위는 ${\pm}12^{\circ}$ 이고 이것은 크레인 스프레더의 스큐모션을 파악하고 제어하는데 충분한 정도의 범위이다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.301-305
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1999
얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.301-305
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1999
얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.55-58
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2012
백내장 수술에서 인공수정체 삽입영역을 표시하고 제어하는 것은 매우 중요하다. 수술시 발생하는 삽입영역 제어의 오차는 시력의 저하를 가져온다. 이를 위해 디지털 이미지 프로세싱을 이용한 많은 추적 방법이 연구 중에 있다. 그 중에서 템플릿 매칭은 실시간성이 뛰어난 객체 추적 방법으로 인공수정체 삽입 영역 추적 방법으로 사용 될 수 있다. 그러나 템플릿 매칭 방법은 입력 영상과 템플릿 영역의 상관관계만을 따지며 추적하기 때문에 추적 할 객체의 물체 겹침 상황이 발생하면 정확한 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭 방법을 이용하여 인공수정체 삽입 영역을 추적하고 특정 영역의 버퍼들을 사용하여 물체 겹침 상황을 해결하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.751-754
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2002
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.15-17
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2010
인터넷이나 모바일 기기를 이용한 지도 서비스를 이용하는 사용자가 많아지고 그에 따라 다양한 형태의 서비스가 제공되고 있어 이를 위한 자료 구축의 필요성이 커지고 있다. 이종의 자료를 Conflation하여 직관적으로 사용자가 공간정보를 얻을 수 있게 하기 위해서는 자료 간에 공간 편이가 없어야 하나 다양한 원인으로 인해 공간 불일치가 발생하고 있어 이를 조정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 도로의 교차로에서 템플릿을 형성하고 도로 후보영상과 매칭을 수행하여 자료간 조정을 수행하였다.
As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.990-991
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2013
본 연구에서는 모바일 환경에서 장시간 심전도 계측 시 발생하는 무선 및 배터리의 제한적인 자원의 문제점을 해결하기 위하여 낮은 연산량과 높은 압축률을 가지는 템플릿 매칭 기반의 압축 알고리즘을 구현하였다. 템플릿 매칭 기법을 이용한 심전도 데이터 압축은 심전도의 특징점인 R-peak를 검출하여 템플릿을 생성하고 이후 입력되는 심전도 신호와 유사성을 판단하여 해당되는 템플릿의 정보만 저장하고 전송하는 방법이다. 구현된 알고리즘의 성능평가를 위하여 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database의 10개 레코드에서 각각 10분간 데이터를 추출하여 성능평가를 수행하였으며, 이때, 압축률과 복원율 오차의 평균이 각각 7.94% 와 5.33%의 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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