지문 템플릿(Fingerprint Template)을 보호하기 위해 암호학적 기법인 퍼지볼트(Fuzzy Vault)가 적용되었다. 퍼지볼트 기법은 지문으로 부터 추출되는 특징점을 은닉하기 위하여 지문 템플릿에 다수의 거짓 특징점을 "임의"로 삽입하는 방법이다. 그러나 최근 이러한 지문 퍼지볼트를 효과적으로 크래킹 할 수 있는 상관공격(Correlation Attack)에 관한 연구가 발표되었는데, 이것은 동일한 지문으로 부터 생성되는 두 개의 지문 템플릿을 획득함으로써 진짜와 거짓 특징점을 쉽게 구별하는 방법이다. 본 논문에서는 상관공격에 강인도록 지문 퍼지볼트를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특징점의 각도 정보를 이용하여 거짓선분(Chaff Line)을 생성한 후 "규칙적"으로 거짓특징점을 삽입함으로써, 두 개 지문 템플릿을 획득하더라도 동일한 지문에 대해 삽입된 거짓 특징점의 위치와 각도가 유사하기 때문에 진짜와 거짓 특징점을 구별하기 어려워 상관공격을 피할 수 있다. 실험을 통하여 거짓 특징점을 규칙적으로 저장하는 방법을 적용함으로써 기존 방법의 인식 성능을 유지하면서, 상관 공격에 강인함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.222-225
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2011
영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 중요한 기초 기술 중에 하나이다. 하지만 스케일, 회전, 조명, 시점변화에 강인한 대응점을 찾는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이러한 문제점을 보안하기 위해서 스케일 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform) 고속의 강인한 특징 추출(Speeded up robust features) 알고리즘등에 제안되었지만, 시점 변화에 있어서 취약한 문제점을 나타냈다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 시점 변화에 강인한 영상매칭을 위해서 원본 영상과 질의 영상간 유사도 높은 특징점들의 호모그래피 변환을 이용해서 질의 영상을 원본 영상과 유사하게 보정한 뒤에 매칭을 통해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 구현하였다. 시점이 변화된 여러 영상을 통해서 기존 SIFT,SURF와 성능과 수행 시간을 비교 함으로서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증 하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.9
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pp.1112-1118
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2014
In this paper, we propose a local descriptor and a similarity measure that is robust to radiometic variations. The proposed local descriptor is made up Haar wavelet filter and it can contain frequency informations about the feature point and its surrounding pixels in fixed region, and it is able to describe feature point clearly under ununiform illumination condition. And a proposed similarity measure is combined with conventional entropy-based similarity and another similarities that is generated by local descriptor. It can reflect similarities between image regions accurately under radiometic illumination variations. We validate with experimental results on some images and we confirm that the proposed algorithm is more superior than conventional algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2005.11a
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pp.67-69
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2005
지문인식 시스템이란 저장되어서 가지고 있는 지문data와 지금 현재sensor로 입력받은 지문data의 유사도를 측정하는 system이다. 현 시대의 보안에 관한 요구가 많아지면서, 개인password나PIN(Personal Identification Number)같이 외워서 사용해야만 하는 불편함이 없고, 본인임을 쉽게 증명할 수 있는 생체정보를 이용한 ID system이 각광을 받고 있다. 이러한 상황 속에서 가장 손쉽게 접할 수 있는Finger-print Identification system을 구현할 것이다. 지문인식 시스템은 sensor의 방식에 따라 여러가지로 분류되는데, 본 논문에서는 광학방식 센서를 이용한 지문인식 시스템을 구현 하였다. 본 지문인식 시스템은 처음 지문영상을 센서로 입력 받고 그 입력된 영상을 전처리(pre-processing)해서 지문의 특징점을 추출한다. 이렇게 특징점들을 획득한 후, 후처리(post-processing)과정을 거쳐서 database에 저장 한다. 이렇게 지문영상의database를 구성한 후, 비교하고자 하는 지문영상을 센서로 입력 받아 지문영상을 획득할 때와 같은 processing과정을 거치고, 그 결과물과 database에 저장되어있는 지문과 1:N matching을 한다. 이렇게 해서 유사한 지문영상을 유사도에 따라 출력한다.
This paper presents a new stereo matching technique which is based on the matching of feature windows and feature links. The proposed method uses the FAST feature detector to find image features in stereo images and determines the correspondences of the detected features in the stereo images. We define a feature window which is an image region containing several image features. The proposed technique consists of two matching steps. First, a feature window is defined in a standard image and its correspondence is found in a reference image. Second, the corresponding features between the matched windows are determined by using the feature link technique. If there is no correspondence for an image feature in the standard image, it's disparity is interpolated by neighboring feature sets. We evaluate the accuracy of the proposed technique by comparing our results with the ground truth of in a stereo image database. We also compare the matching accuracy and computation time with two conventional feature-based stereo matching techniques.
Feature tracking in video frame sequences has suffered from the instability and the frequent failure of feature matching between two successive frames. In this paper, we propose a robust 2D feature tracking method that is stable to long video sequences. To improve the stability of feature tracking, we predict the spatial movement in the current image frame using the state variables. The predicted current movement is used for the initialization of the search window. By computing the feature similarities in the search window, we refine the current feature positions. Then, the current feature states are updated. This tracking process is repeated for each input frame. To reduce false matches, the outlier rejection stage is also introduced. Experimental results from real video sequences showed that the proposed method performs stable feature tracking for long frame sequences.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.2
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pp.48-55
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2008
In this paper we propose a novel method for image retrieval system using image segmentation and salient points. The proposed method consists of four steps. In the first step, images are segmented into several regions by JSEG algorithm. In the second step, for the segmented regions, dominant colors and the corresponding color histogram are constructed. By using dominant colors and color histogram, we identify candidate regions where objects may exist. In the third step, real object regions are detected from candidate regions by SIFT matching. In the final step, we measure the similarity between the query image and DB image by using the color correlogram technique. Color correlogram is computed in the query image and object region of DB image. By experimental results, it has been shown that the proposed method detects multi-object very well and it provides better retrieval performance compared with object-based retrieval systems.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.40-41
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2010
실시간 파노라마 영상 합성 기술을 모바일 콘텐츠에 적용하기 위해서는 모바일 디바이스에 적합한 영상 합성 방식을 정의해야 한다. 특징점을 추출하여 연속적인 영상들 사이의 유사성을 찾아내는 방식 [1]은 소모되는 연산비용을 고려할 때 모바일 디바이스에 응용하기 부적합하다. 따라서 기존의 접근방식에 비해 소요되는 연산비용을 줄이고, 성능은 유지하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 특징점의 표현자(descriptor)를 생성하지 않고 특징점(feature point) 주변의 움직임을 추정(motion estimation)하여 연속적인 영상의 위치를 찾아내는 기법을 제안한다.
We propose an approach to extract and to classify facial features into some classes from one's photo as prepared classification standards to generate one's avatar. Facial Feature Extraction and Classification was executed at eyes, nose, lips, jaw separately and I presented each facial features and classification standards. Extracted Facial Features are used for calculation to features of professional designer's facial component images. Then, most similar facial component images are mapped onto avatar's vector face.
The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, nay be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition and other applications. We present 2D projected image and made pseudo gray image of object using octree model and multi level boundary search algorithm. We present algorithm for finding feature points of 2D and 3D image and finding matched points using geometric transformation. The algorithm is made of data base, it will be widely applied to 3D object modeling and efficient feature points application for basic 3D object research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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