• 제목/요약/키워드: Feature Description

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토폴로지 기반 특징 기술을 위한 특징 검출 방법의 성능 분석 (Performance Analysis of Feature Detection Methods for Topology-Based Feature Description)

  • 박한훈;문광석
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.44-49
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    • 2015
  • 텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.

도시 구조물 분류를 위한 3차원 점 군의 구형 특징 표현과 심층 신뢰 신경망 기반의 환경 형상 학습 (Spherical Signature Description of 3D Point Cloud and Environmental Feature Learning based on Deep Belief Nets for Urban Structure Classification)

  • 이세진;김동현
    • 로봇학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.115-126
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    • 2016
  • This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.

가우시안 잡음에서 변형된 LLAH 알고리즘의 성능 분석 (Performance Analysis of Modified LLAH Algorithm under Gaussian Noise)

  • 류호섭;박한훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.901-908
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    • 2015
  • Methods of detecting, describing, matching image features, like corners and blobs, have been actively studied as a fundamental step for image processing and computer vision applications. As one of feature description/matching methods, LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing) describes image features based on the geometric relationship between their neighbors, and thus is suitable for scenes with poor texture. This paper presents a modified LLAH algorithm, which includes the image features themselves for robustly describing the geometric relationship unlike the original LLAH, and employes a voting-based feature matching scheme that makes feature description much simpler. Then, this paper quantitatively analyzes its performance with synthetic images in the presence of Gaussian noise.

A Review on Image Feature Detection and Description

  • Truong, Mai Thanh Nhat;Kim, Sanghoon
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.677-680
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    • 2016
  • In computer vision and image processing, feature detection and description are essential parts of many applications which require a representation for objects of interest. Applications like object recognition or motion tracking will not produce high accuracy results without good features. Due to its importance, research on image feature has attracted a significant attention and several techniques have been introduced. This paper provides a review on well-known image feature detection and description techniques. Moreover, two experiments are conducted for the purpose of evaluating the performance of mentioned techniques.

Image Description and Matching Scheme Using Synthetic Features for Recommendation Service

  • Yang, Won-Keun;Cho, A-Young;Oh, Weon-Geun;Jeong, Dong-Seok
    • ETRI Journal
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    • 제33권4호
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    • pp.589-599
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    • 2011
  • This paper presents an image description and matching scheme using synthetic features for a recommendation service. The recommendation service is an example of smart search because it offers something before a user's request. In the proposed extraction scheme, an image is described by synthesized spatial and statistical features. The spatial feature is designed to increase the discriminability by reflecting delicate variations. The statistical feature is designed to increase the robustness by absorbing small variations. For extracting spatial features, we partition the image into concentric circles and extract four characteristics using a spatial relation. To extract statistical features, we adapt three transforms into the image and compose a 3D histogram as the final statistical feature. The matching schemes are designed hierarchically using the proposed spatial and statistical features. The result shows that each feature is better than the compared algorithms that use spatial or statistical features. Additionally, if we adapt the proposed whole extraction and matching scheme, the overall performance will become 98.44% in terms of the correct search ratio.

Blur-Invariant Feature Descriptor Using Multidirectional Integral Projection

  • Lee, Man Hee;Park, In Kyu
    • ETRI Journal
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    • 제38권3호
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    • pp.502-509
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    • 2016
  • Feature detection and description are key ingredients of common image processing and computer vision applications. Most existing algorithms focus on robust feature matching under challenging conditions, such as inplane rotations and scale changes. Consequently, they usually fail when the scene is blurred by camera shake or an object's motion. To solve this problem, we propose a new feature description algorithm that is robust to image blur and significantly improves the feature matching performance. The proposed algorithm builds a feature descriptor by considering the integral projection along four angular directions ($0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, and $135^{\circ}$) and by combining four projection vectors into a single highdimensional vector. Intensive experiment shows that the proposed descriptor outperforms existing descriptors for different types of blur caused by linear motion, nonlinear motion, and defocus. Furthermore, the proposed descriptor is robust to intensity changes and image rotation.

MPEG-7 기반의 7namic Description Scheme설계 및 구현 (A Design and Implementation of Description Scheme based on MPEG-7)

  • 이용남;고재진;최기호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.355-357
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    • 2001
  • 본 논문은 MPEG-7을 기반으로 내용기반 검색을 위한 자동화 시스템을 구현하고자 한다. 하위레벨 특징(Low-level feature) 추출에서 DDL(Description Definition Language) 작성까지 자동화 시스템을 설계 및 구현하고, 프로듀서의 입장에서 고려된 고정적인 DS(Fixed Description Scheme)에 대응하는 유동적인 DS(Dynamic Description Scheme)를 이용한 사용자 중심의 개인적인 비디오 검색 시스템 구현을 목적으로 한다.

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선삭공정에서 CAD 인터페이스된 자동공정계획시스템개발에 관한 연구( I ) : 형상특징의 자동인식과 공정선정 (A Study on CAD interfaced CAPP System for Turning Operation ( I ) : Automatic Feature Recognition and Process Selection)

  • 조규갑;김인호
    • 대한산업공학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.1-16
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    • 1991
  • This paper deals with some critical activities of CAPP system such as generation of part description database, part feature recognition, process and operation selection, and sequencing method for turning operation of symmetric rotational parts. The part description database is generated by data conversion module from CAD data, and the part feature is recognized by using both pattern primitives and feature recognition rules. Machining processes and operations are selected based on machining surface features and its sequence is determined by rules acquired from process planning expert. AutoCAD is employed as CAD system and computer program is developed by using Turbo-C on IBM PC/AT compatible system.

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상대거리-곡률 특징 공간을 이용한 형태 기술 및 인식 (Shape Description and Recognition Using the Relative Distance-Curvature Feature Space)

  • 김민기
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권5호
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    • pp.527-534
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    • 2005
  • 영상에 회전이나 크기 변형이 가해지면 영상을 구성하는 점들의 좌표값들이 변경되어 형태 기술 및 인식이 어렵게 된다. 그러나 영상을 구성하는 점들 간의 위치관계나 무게중심과의 위치 관계는 변하지 않는다. 따라서 x-y 좌표계로 기술되는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 불변하는 새로운 좌표계로 사상할 수 있다면, 형태 기술 및 인식의 문제는 보다 수월해진다. 본 논문에서는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 무관한 새로운 특징 공간으로 사상하여 형태를 기술하는 방법을 제안한다. 특징 공간을 나타내는 새로운 좌표계는 무게중심으로부터의 상대거리와 윤곽선 세그먼트 곡률을 두 축으로 하는 직교 좌표계이다. 상대거리는 윤곽선 상의 임의의 한 점이 무게중심에서 얼마나 멀리 벗어나 있는지를 나타내는 값이고, 윤곽선 세그먼트 곡률은 세그먼트의 굴곡도를 나타내는 값이다. 특징 공간에 사상된 점들의 형태 기술은 메쉬 특징을 통해 이루어진다. 실험을 통해 제안된 형태 기술 방법이 회전 및 크기 변형에 강건함을 확인하였다.

윤곽선 변동율을 이용한 물체의 2차원 형태 기술 (Two-Dimensional Shape Description of Objects using The Contour Fluctuation Ratio)

  • 김민기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.158-166
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    • 2002
  • 본 논문에서는 윤곽선 세그먼트의 양 끝점을 잇는 직선과 곡선의 길이의 비율로 윤곽선 변동율을 정의하고, 이로부터 윤곽선의 형태를 기술하는 방법을 제안하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트로부터 계산되기 때문에 회전이나 크기 변형에 불변하는 윤곽선 세그먼트를 추출해야 한다. 이를 위하여 전체 윤곽선의 길이에 비례하는 상대적인 길이로 윤곽선을 분할하고 윤곽선 상의 모든 점을 분할점으로 하는 중첩된 윤곽선 세그먼트를 이용하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트의 단위 길이에 따라 국소적 또는 전역적인 특징을 나타내므로, 윤곽선 변동율의 분포를 나타내는 특징 벡터로 물체의 형태를 기술하고, 단위 길이별로 특징 벡터를 비교하여 윤곽선 형태의 유사도를 계산한다. 제안된 방법을 구현하여 15종의 물고기 영상에 대하여 회전 및 크기 변형을 가한 총 165개의 영상에 대하여 실험한 결과, 회전 및 크기 변형에 대한 불변성은 물론 정규화된 체인코드 히스토그램(NCCH)과 링 프로젝션(TRP)을 이용한 방법에 비하여 군집화 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.

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