• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.69-79
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• 2008

무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.

• 방사선산업학회지
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• 제7권2_3호
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• pp.121-126
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• 2013

The new algorithm technique is necessary to incorporate for analyzing and evaluating extreme condition like a nuclear accident. In this study, the combined methodology for measuring the three-dimensional space was compared with SIFT (Scale Invariant Feature Transform) and SURF (Speeded-Up Robust Feature) algorithm. The suggested method can be used for the acquisition of spatial information using the robot vision in the districted area of the nuclear facilities. As a result, these data would be helpful for identify the damaged part, degree of damage and determination of recovery sequences.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.559-573
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• 2018

최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.58-67
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• 2009

대응점 정합은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업 중에 하나지만 스케일, 조명, 시점이 변한 환경에서 대응점을 찾는 과정은 매우 어렵다. 대응점 정합 알고리즘인 SURF(Speeded Up Robust Features) 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보여 널리 사용되고 있다. 하지만 SURF 기법은 흑백 영상과 지역 공간정보를 사용하기 때문에 유사한 패턴이 존재하는 영상에서 대응점의 정합 성능이 매우 떨어진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 강인한 컬러 특징 정보와 광역적 특징 정보를 이용하는 확장 SURF 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비슷한 패턴이 존재하더라도 색상정보과 광역 공간 정보를 추가로 사용되기 때문에 대응점 매칭 성능을 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 우수성을 조명과 시점이 변화하고 유사한 패턴들을 갖는 영상들에 적용하여 기존의 방법들과 비교 실험함으로서 입증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권2호
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• pp.281-287
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• 2010

본 연구에서는 지상레이저스캔 데이터의 보정을 위하여 변환 알고리즘을 비교하였다. 두 개 이상의 시점으로부터 취득된 스캔 데이터를 변환하는 데 많이 사용되는 pair-wise 변환은 오차가 누적된다. 스캔데이터간 보정에 많이 사용되는 ICP 알고리즘은 초기 기하정보가 필요하며, 여러 스캔데이터를 보정할 때 많은 기준점으로 인하여 동시에 보정하기 어렵다. 따라서 정합점을 이용한 글로벌 보정 방법을 수행하였다. 정합점은 SIFT를 이용하여 자동으로 강도영상으로부터 추출하였으며, GP 분석을 이용하여 글로벌 보정을 수행하였다. 제안된 글로벌 보정 방법은 연산속도, 정확도, 자동화 등에 있어서 장점을 지닌 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 정합문제에 있어서 정확도와 속도를 적절히 고려한 보정방법을 개발할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.165-172
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• 2013

본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.193-196
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• 2009

여러 개의 영상으로부터 스케일, 조명, 시점 등의 환경변화를 고려하여 대응점을 찾는 일은 쉽지 않다. SURF는 이러한 환경변화에 불변하는 특징점을 찾는 알고리즘중 하나로서 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT와 견줄만한 성능을 보이면서 속도를 크게 향상시킨 알고리즘이다. 하지만 SURF는 그레이공간 상의 정보만 이용함에 따라 컬러공간상에 주어진 많은 유용한 특징들을 활용하지 못한다. 본 논문에서는 강인한 컬러특정정보를 포함하는 확장된 SURF알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성은 다양한 조명환경과 시점변화에 따른 영상을 SIFT와 SURF 그리고 제안하는 컬러정보를 적용한 SURF알고리즘과 비교 실험을 통해 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.693-702
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• 2018

With the development of data analysis methods and data processing capabilities, semantic analysis of floorplans has been actively studied. Therefore, studies for extracting text information from drawings have been conducted for semantic analysis. However, existing research that separates rasterized text from floorplan has the problem of loss of text information, because when graphic and text components overlap, text information cannot be extracted. To solve this problem, this study defines the morphological characteristics of the text in the floorplan, and classifies the class of the corresponding region by applying the class of the SIFT key points through the SVM models. The algorithm developed in this study separated text components with a recall of 94.3% in five sample drawings.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권4호
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• pp.263-270
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• 2014

Corner detection and feature extraction are essential aspects of computer vision problems such as object recognition and tracking. Feature detectors such as Scale Invariant Feature Transform (SIFT) yields high quality features but computationally intensive for use in real-time applications. The Features from Accelerated Segment Test (FAST) detector provides faster feature computation by extracting only corner information in recognising an object. In this paper we have analyzed the efficient object detection algorithms with respect to efficiency, quality and robustness by comparing characteristics of image detectors for corner detector and feature extractors. The simulated result shows that compared to conventional SIFT algorithm, the object recognition system based on the FAST corner detector yields increased speed and low performance degradation. The average time to find keypoints in SIFT method is about 0.116 seconds for extracting 2169 keypoints. Similarly the average time to find corner points was 0.651 seconds for detecting 1714 keypoints in FAST methods at threshold 30. Thus the FAST method detects corner points faster with better quality images for object recognition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1066-1079
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• 2023

Multi-target tracking based on the detector is a very hot and important research topic in target tracking. It mainly includes two closely related processes, namely target detection and target tracking. Where target detection is responsible for detecting the exact position of the target, while target tracking monitors the temporal and spatial changes of the target. With the improvement of the detector, the tracking performance has reached a new level. The problem that always exists in the research of target tracking is the problem that occurs again after the target is occluded during tracking. Based on this question, this paper proposes a DeepSORT model based on SIFT features to improve ship tracking. Unlike previous feature extraction networks, SIFT algorithm does not require the characteristics of pre-training learning objectives and can be used in ship tracking quickly. At the same time, we improve and test the matching method of our model to find a balance between tracking accuracy and tracking speed. Experiments show that the model can get more ideal results.