• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.65-70
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• 2013

최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.547-559
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• 2010

Delaunay 삼각화는 회전과 평행 이동에 강건하여 지문 인식에 적합하다. 그러나 특징점이 소실되거나 추가로 추출되는 경우 지문 인식 성능이 저하되고 계산 복잡도가 증가하게 된다. 본 논문에서는 지문 영상의 지역적 화질 척도 분석을 통해 저화질 영역을 설정하고, 추출된 특징점을 4개의 그룹으로 분류하여 정합과정에 이용함으로써 인식 성능을 개선하고 계산 복잡도를 감소시켰다. 정합 후보 영역에서의 저화질 영역 제거와 특징점 분류에 대한 실험을 통해 성능의 저하 없이 정합 소요 시간이 감소되는 것을 확인하였고, NIST에서 제공하는 정합 알고리즘 (BOZORTH3)보다 정합 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.63-69
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• 2013

특징 기반 영상 인식 방법은 객체의 특징을 이용하므로 템플릿 정합에 비해 고속으로 수행될 수 있다. 불변 특징 기반의 파노라마 생성은 영상 인식의 한 응용으로서, 두 영상 간의 특징점 정합에 많은 처리 시간이 필요하다. 본 논문에서는 특징 강도 정보를 이용하여 특징점 정합 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. SURF 알고리즘으로 특징점들을 추출한 후, 특징 강도 정보를 계산하여 강한 특징점들을 선택하여 특징 정합에 사용한다. 특징 강도가 강한 특징점들은 그렇지 않은 특징점들 보다 더 의미 있다고 볼 수 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법은 특징 강도 정보를 사용하지 않았을 때보다 40% 이상 처리 속도의 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.521-523
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• 1999

본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.446-448
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• 1998

본 논문은 두 장의 스테레오 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 한 방법을 제안한다. Correlation기반의 특징점 정합을 빠르고 안정적으로 수행하며 이 때에 발생하는 애매성 문제에 대한 해결방법을 제시한다. 또한, LMedS방법을 사용하여 outlier를 효과적으로 제거시키고 에피폴라 기하를 이용하여 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실외 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법이 빠르고 효율적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.359-361
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• 2008

본 연구에서는 특징점을 이용하여 지문정합을 할 때 퍼지 소속함수를 이용하여 유사정도의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 특징점 기반 정합 방식은 지문 정합에서 가장 널리 알려지고 널리 사용되는 방법 중에 하나이다. 그렇지만, 입력장치를 통해서 지문이 입력이 될 때 누르는 세기, 피부의 마른 정도, 피부 질환, 땀, 더러움, 기름, 공기의 습기, 뒤틀림 등과 같은 상태에 따라서 특징점들이 변형이 되거나 없어질 수 있다. 그렇지만 이러한 외부적인 원인으로 인해 특징점이 추출되지 않거나 왜곡된 특징점들이 추출되어 정확성을 떨어뜨리는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 소속 함수를 이용하여 소속도를 부여함으로서 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.275-278
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• 2004

지문 인식 방식은 기존의 영상 처리와는 달리 여러 가지 문제점을 포함하고 있다. 지문에는 기준 좌표축이 존재하지 않으므로 회전되어 채취된 지문에 대한 처리가 어려우며, 신체의 일부로서 유연성을 가지고 있어 채취될 때마다 모양이 달라 보이고, 지문이 손상될 수 있어 저 품질의 지문이 빈번히 발생할 수 있다 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 특이점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 특이점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 회전변위에 대한 영향을 최소화 하여 지문의 정합도를 높여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.815-822
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• 2003

지문영상의 품질 향상과 특징점 정합은 자동 지문인식 시스템의 중요한 두 단계이다. 본 논문에서는 특징점의 연결정보를 사용한 지문인식 기법을 제안한다. 인식 과정은 전처리와 특징점 추출, 그리고 특징점 pairing을 기반으로 한 정합의 세 단계로 이루어져 있다. 정확성을 위해 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출한 후에, 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 낮은 비용으로 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 정합 알고리즘은 반도체 칩방식 지문 입력장치로부터 획득한 500개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험 결과는 기존 방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.101-108
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• 1998

물체를 인식하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 물체의 경계선에서 가장 적절한 특징들을 추출해 내어 인식에 사용하는 것이다. 본 논문에서는 경계선 위의 각 화소에서 주변 화소들과의 관계를 이용해 코너점, 접점, 변곡점을 추출하여 물체의 특징점으로 사용하였다. 기존에 주로 사용되던 중요한 특징점의 하나인 코너점은 곡률 함수상에서 찾고, 또한 물체가 직선과 곡선으로 이루어져 있을 경우 코너점만으로 물체를 표현하기에 부족하므로 곡률 함수를 미디안 필터링하여 양자화 잡음을 제거함으로써 접점과 변곡점을 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 그리고 이 세 가지 특징점을 물체 정합의 요소로 사용하여 물체를 정합하였다. 정합 방법으로는 Discrete Hopfield Neural Network을 사용하였으며, 성능 분석 결과 곡선이 섞인 물체에서 코너점만으로 물체를 정합한 경우보다 특징점으로 물체를 정합한 경우 우수한 정합 성능을 나타내었다.