• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.465-470
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• 2002

본 연구에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 이동물체를 실시간으로 추적하기 위한 모델정합기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 추적 초기에 화면에서 검출된 이동물체의 윤곽선영상을 모델로 사용하였으며, 추적대상의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였다. 또한 새로운 위치탐색 알고리즘 및 처리시간을 단축시키기 위한 방법을 제안함으로써 실시간 추적이 가능하게 하였다. 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 추적실험을 수행하여 기존 방법들과 비교 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.79-87
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• 2000

본 논문에서는 배경이 움직이는 자연환경에서 모델기반 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 이동물체의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였으며, 이동물체의 위치 탐색시간을 줄이기 위하여 2D-Logarithmic 탐색기법을 사용하였다 이동물체 추적실험은 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 수행하였다. 그 결과 자동차 영상과 오토바이 영상에서 실제위치와 추적결과에 대한 평균자승오차는 각각 1.15와 1.845로 이동물체의 정확한 추적이 가능함을 알 수 있었다. 그리고 추적 정합 시도 회수는 제안한 알고리즘이 기존알고리즘 보다 자동차 영상에서는 평균 1125회, 오토바이 영상에서는 평균 523회 적게 시도하여 추적시간을 단축할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.17-20
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• 2000

This paper describes a shape-based object recognition algorithm using multiple distance images. For the images containing dense edge points and noise, previous Hausdorff distance (HD) measures yield a high ms error for object position and many false matchings for recognition. Extended version of HD measure considering edge position and orientation simultaneously is proposed for accurate matching. Multiple distance images are used to calculate proposed matching measure efficiently. Results are presented for visual images and infrared images.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.76-84
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• 1999

본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.45-52
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• 2004

디지털 미디어의 증가로 비디오 시퀀스를 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 시퀀스 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 몇가지 키프레임 알고리즘이 제안되었고 적절한 유사도 측정을 통해 샷경계 검출과 유사한 방법으로 키프레임 추출이 가능하다. 본 논문에서는 누적된 커쉬함수를 사용하여 효과적으로 키프레임을 추출하는 알고리즘을 제안하고 기존의 방법들과의 성능을 비교한다. 비디오 시퀀스 정합은 키프레임간의 유사도 측정에 의해 수행될 수 있다 본 논문에서는 추출된 키프레임의 정합 효율을 향상 시키기 위하여 커쉬함수와 하우스도르프 거리를 사용하였다. 몇가지 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.535-540
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• 2006

본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.223-226
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• 2003

칼라 영상에서 측면 얼굴 검출시 피부색 검출에 의해 얼굴 후보 영역을 결정하고 템플릿 매칭에 의해 최종 얼굴을 확인하는 방법이 있다. Gang Wei는 측면 얼굴의 좌우 템플릿과 hausdorff 방법에 의한 유사도 측정으로 얼굴 영역을 결정하였다. 이때 측면얼굴은 목 부분이 넓게 퍼져 있는 부분에서 정확도를 높이기 위해 반복 분할 과정을 수행하여 수직 방향으로 3화소 단위로 분할하여 템플릿 매칭을 하였다. 본 논문에서는 측면 얼굴이 좌측 또는 우측 얼굴중의 하나라는 가정 아래, 일단 피부색에 의한 얼굴후보 영역을 수직으로 1/2로 분리한 후 좌측은 좌측후보, 우측은 우측 후보로 가정하여 템플릿 매칭을 하여 좌/우 얼굴을 인식한다. 이는 기존 연구 방식에 비해 적은 분할로 빠른 얼굴 검출을 할 수 있다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.59-65
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• 2014

grassfire 스팟매칭 알고리즘은 중심 스팟을 기준으로 이웃 스팟들의 패턴 유사도에 따라 스팟을 매칭하는 알고리즘으로 잔디에 붙는 불이 사방으로 번져가는 방식을 이용한 grassfire 알고리즘을 이다. 씨드 스팟쌍은 매칭이 정확하게 확인된 스팟쌍으로써 매칭이 시작되는 발화점이며 이것으로부터 스팟매칭이 시작된다. grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 스팟매칭을 시작하는 발화점이 필요한데 기존 grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 한 개의 발화점을 이용하였다. 본 논문에서는 grassfire 알고리즘의 스팟매칭의 성능을 높이기 위하여 한 개의 발화점이 아닌 다중의 발화점을 선정하는 방법을 제안한다. 다중 발화점을 이용한 grassifre 알고리즘은 여러 개의 발화점을 선정한 후 개별 발화점으로부터 스팟매칭을 수행하고 결과들을 계산한다. 제안된 알고리즘은 한 개의 씨드스팟을 이용한 방법보다 스팟 검출율과 스팻매칭 정확도의 측면에서 좋은 성능을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.50-53
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• 2000

It is effectively removed noise in the image using FCNN(Fuzzy Cellular Neural Network) applying fuzzy theory to CNN(Cellular Neural Network) structure and HD(Hausdorff Distance) commonly used measures for object matching. HD calculates the distance between two point set of pixels in two-dimensional binary images without establishing correspondence. Also, this method is proposed in order to improve the operation speed. In this paper, $\alpha$-LTSHD(Least Trimmed Square HD) operator applying $\alpha$-Trimmed to LTSHD, one field of HD, is applied to FCNN structure, and it is proposed as the modified method in order to remove noise in the image. Also, it is made a comparison with the other filters by using MSE and SNR after removing noise using the FCNNS which are applied $\alpha$-LTSHD operator through the computer simulation. In a result, FCNN performance which is applied the proposed $\alpha$-LTSHD demonstrated the superiority to the other filters in the noise removal.

• 전기학회논문지
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• 제57권4호
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• pp.700-705
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• 2008

In this paper, we propose object classification algorithm for real-time surveillance system. We have approached this problem using silhouette-based template matching. The silhouette of the object is extracted, and then it is compared with representative template models. Template models are previously stored in the database. Our algorithm is similar to previous pixel-based template matching scheme like Hausdorff Distance, but we use 1D image array rather than 2D regions inspired by Hilbert Path. Transformation of images could reduce computational burden to compute similarity between the detected image and the template images. Experimental results show robustness and real-time performance in object classification, even in low resolution images.