• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3782-3796
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• 2020

A three-dimensional (3D) reconstruction is an important research area in computer vision. The ability to detect and match features across multiple views of a scene is a critical initial step. The tracking matrix W obtained from a 3D reconstruction can be applied to structure from motion (SFM) algorithms for 3D modeling. We often fail to generate an acceptable number of features when processing face or medical images because such images typically contain large homogeneous regions with minimal variation in intensity. In this study, we seek to locate sufficient matching points not only in general images but also in face and medical images, where it is difficult to determine the feature points. The algorithm is implemented on an adaptive threshold value, a scale invariant feature transform (SIFT), affine SIFT, speeded up robust features (SURF), and affine SURF. By applying the algorithm to face and general images and studying the geometric errors, we can achieve quasi-dense matching points that satisfy well-functioning geometric constraints. We also demonstrate a 3D reconstruction with a respectable performance by applying a column space fitting algorithm, which is an SFM algorithm.

• Water Engineering Research
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• 제1권3호
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• pp.187-197
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• 2000

This paper describes an adaptive quadtree-based 2DH wave-current interaction model which is able to predict wave breaking, shoaling, refraction, diffraction, wave-current interaction, set-up and set-down, mixing processes (turbulent diffusion), bottom frictional effects, and movement of the land-water interface at the shoreline. The wave period-and depth-averaged governing equations are discretised explictly by means of an Adams-Bashforth second-order finite difference technaique on adaptive hierarchical staggered quadtree grids. Grid adaptation is achieved through seeding points distributed according to flow criteria(e.g. local current gradients). Results are presented for nearshore circulation at a sinusoidal beach. Enrichment permits refined modelling of important localised flow features.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.401-404
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• 2012

기존 얼굴 인식 알고리즘은 단일 특징 기반의 전역적 방식이었다. 정확도를 향상시키기 위해 복수의 특징점을 이용하는 방법들이 제안되었으나 이는 알고리즘의 복잡도가 증가하고, 계산 속도가 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. SURF 를 통해 기술어를 추출하고, Gabor 특징과 LBP 특징을 이용해 해당 특징점에서 기술어를 추출함으로써 기존 알고리즘보다 경량화할 수 있고, 수행시간을 줄일 수 있다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 정합시간을 포함한 수행 시간에서 약 16%의 감소를 보였고, 정확도 또한 약 34% 향상되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.49-55
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• 2022

Hair styling has a significant influence on human social perception. An increasing number of people are learning hair styling and obtaining hair designer licenses. However, it takes a considerable amount of money and time to learn professional hairstyle and beauty techniques for hair styling. Since COVID-19, there has been a growing need for offline and video lectures due to the decline in onsite training opportunities. This study provides a field practice environment in which real hair beauty is performed in a virtual space. Further, the hairstyle that is most similar to the user's hair taken with a webcam or mobile phone is determined through an image matching system using the speeded up robust features (SURF) method. The matching hairstyle was created into a three-dimensional (3D) hair model. The created 3D hair model uses a head-mounted display (HMD) and a controller that enables finger tracking through mapping to reproduce the haircutting scissors' motion while providing a feeling of real hair beauty.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.333-341
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• 2008

본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.386-393
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• 2012

본 논문에서는 객체의 관심점(interest points)에 대한 지역 특징 기술자를 이용하여 이미지나 동영상에서 다수의 관심 객체를 효과적으로 인식하고 추적하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대상이 되는 객체를 포함하는 다양한 이미지를 수집하고 SURF 알고리즘을 적용하여 객체의 관심점과 그들에 대한 지역 특징 기술자를 생성한다. 지역 특징에 대한 통계적인 분석을 통하여 관심점들 중에서 해당 객체의 특성을 가장 잘 표현하는 대표점(representative points)을 선택하고 이를 바탕으로 이미지에 존재하는 객체를 인식한다. 또한, 지역 특징 기술자의 정합을 응용하여 각 SURF 지점들의 움직임 벡터를 생성하고 이를 기반으로 실시간으로 객체를 추적한다. 제안하는 기법은 모든 객체를 독립적으로 다루기 때문에, 여러 개의 객체를 동시에 인식하고 추적할 수 있다. 다양한 실험을 통해, 동영상에서 객체의 존재 여부 및 종류를 신속하게 판별하고 관심 객체의 추적을 효과적으로 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.154-163
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• 2009

해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다. 파봉선은 이미지 상에서 선인식 기법을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출한다. 입사파향은 추출된 파봉선의 일차미분값, 즉, 실제 평면좌표 공간에서 파봉선의 기울기를 계산하여 구한다. 비디오 자료로부터 입사파향의 측정결과는 실측 파랑자료의 파향 스펙트럼으로부터 구한 파향 계산결과와 비교적 잘 일치한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.630-638
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• 2016

본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SIFT와 SURF 방법보다 빠른 FAST(Features from Accelerated Segment Test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(Random Sample Consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻는 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 제안하는 기법에서는 영상을 정합할 때 영상의 입력 순서와 방향에 관계없이 파노라마 영상을 만들 수 있다. 또한 기존의 방법보다 빠른 속도로 영상 정합이 가능하다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.

• 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.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.76-83
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• 2012

In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.