• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.134-142
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• 2006

본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.111-123
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• 2009

본 논문에서는 두 개의 이차원 볼록 다각형간의 Hausdorff 거리를 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 볼록 다각형을 k-DOP으로 바운딩하고, k-DOP의 방향성과 계층적인 특성에 따라 관심영역만을 추적하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 평균적으로 O(logn)시간에 수행되며, 최악의 경우에도 O(n)의 수행성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.67-73
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• 2010

본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.65-72
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• 2000

본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.707-714
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• 2002

본 연구에서는 능동카메라에서 취득된 영상에서 이동물체를 효율적으로 추적하기위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 이동물체의 윤곽선영상을모델로 사용하고, Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 동일성 판별을 위한 평가함수로 사용하였으며, 실시간 처리를 위하여 Hausdorff 거리를 고속으로 계산하기 위한 등가변환방법과 기존 탐색알고리즘의 탐색회수를 줄이고 성능을 개선할 수 있는 반 교차정합기법을 제안하였다. 실험영상에 대한 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 이동물체의 위치를 정확히 탐색할 수 있으며, 실시간 처리가 가능하도록 처리시간을 단축시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.474-483
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• 2004

본 논문에서는 3차원 정면 얼굴 영상으로부터 추출된 프로파일(profile) 영상을 깊이 정보가 반영된 가중치 하우스도르프 거리(weighted hausdorff distance-WHD)를 이용하여 두 영상을 비교하는 인식 알고리즘을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 2차원과 달리, 깊이 정보를 가지고 있으므로 사람 얼굴의 프로파일 영상을 보다 정확하게 그리고 다양한 얼굴 위치에서 추출되어 질 수 있다. 코는 얼굴에서 가장 돌출된 형상을 가지고 있으므로, 3차원 데이터의 깊이 값을 평균을 이용한 반복 선택 방법을 사용하여 코의 정점 위치를 찾는다. 이를 기준점으로 수직성분들의 깊이 값을 2차원 평면으로 나타내면 프로파일 영상이 추출된다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해, 깊이정보를 가중치로 사용한 WHD방법으로서 두 프로파일 영상의 거리비교는 Ll을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로, 인식률은 5위 이내가 94.3%의 인식률을 나타내었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-42
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• 2011

본 논문에서는 B-spline 곡선의 낫 제거 (knot removal)를 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 낫 제거 전후, 두 곡선의 형상의 차이를 측정하기 위해 하우스도르프 거리 (Hausdorff distance)를 이용한다. 먼저 Eck와 Hadenfeld의 연속 $L_{\infty}$ 근사법[1]을 이용하여 낫이 제거된 곡선을 생성한다. 수치적 최적화 (numerical optimization) 기법을 통해 생성된 곡선의 제어점 위치를 조정하여, 낫 제거 전 곡선과의 하우스도르프 거리가 최소화 되도록 한다. 본 논문에서는 다양한 형태와 차수의 곡선들(space curves)에 대한 낫 제거 실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 우수성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.147-152
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• 2007

디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.71-76
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• 2007

주어진 영상 내에서 의미 있는 객체의 존재여부를 판단하는 객체검출과정은 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 영상인식의 핵심요소 가운데 하나이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 점의 집합으로 표현된 두 객체 사이의 다른 정도를 정의함으로써 주어진 모델과 가장 차이가 적은 객체를 검출하도록 한다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 바와 같이 점의 집합이 영상의 에지를 검출하여 얻어진 경우, 에지가 가지고 있는 방향정보를 이용함으로써 검출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 사용되는 Euclidean 거리 대신에 방향을 가진 두 점을 일치시키는데 필요한 탄성에너지를 정의함으로써 검출의 정확성을 높이는 방법을 제시하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.34-45
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• 2005

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.