• 한국측량학회지
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• 제38권2호
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• pp.165-172
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• 2020

There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제10권1호
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• pp.77-96
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• 2004

In this paper, we present a dynamic matching methodology for the logistics brokerage agent that intermediates empty vehicles and freights registered to the logistics e-marketplace by car owners and shippers. In this matching methodology, two types of decisions should be made： one is when to match freights and vehicles and the other is how to match freights and vehicles at that time. We propose three strategies for deciding when to match, ie. real time matching (RTM) , periodic matching (PM), and fixed matching (FM) and use Hungarian method for solving the how-to-match problem. In order to compare the performance of the when-to-match strategies, computational experiments are done and the results show that the waiting-and-matching strategies, PM and FM, give better performance than real time matching strategy, RTM. We can expect that the suggested matching methodology may be used as an efficient and effective tool for the brokerage agent in the logistics e-marketplaces.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.94-99
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• 2007

본 논문에서는 Generalized Hough Transform (GHT)와 Chamfer 정합(Chamfer matching)방법을 결합하여, 두 방법의 약점을 보완하는 새로운 이차원 에지기반 매칭기법이 제시된다. 먼저, GHT를 적용하여, 물체의 대략적인 위치와 방향을 추정하고, 이를 시작점으로 하여, 보다 정확한 위치와 방향을 Chamfer 정합기법을 적용하여 찾았다. 끝으로, 서브픽셀(subpixel) 알고리즘을 사용하여, 매칭정확도를 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 다양한 전자부품 영상에 대해 실험한 결과 좋은 결과를 나타내었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권2호
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• pp.128-134
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• 2014

In this paper, we present a graphics processing unit (GPU)-based matching technique for the purpose of fast feature matching between different images. The scale invariant feature transform algorithm developed by Lowe for various feature matching applications, such as stereo vision and object recognition, is computationally intensive. To address this problem, we propose a matching technique optimized for GPUs to perform computations in less time. We optimize GPUs for fast computation of keypoints to make our system quick and efficient. The proposed method uses a self-organizing map feature matching technique to perform efficient matching between the different images. The experiments are performed on various image sets to examine the performance of the system under varying conditions, such as image rotation, scaling, and blurring. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the existing feature matching methods, resulting in fast feature matching due to the optimization of the GPU.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.52-57
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• 2007

In this paper we proposed multi-directional matching windows combined by multi-dimensional feature vector matching, which uses not only intensity values but also multiple feature values, such as variance, first and second derivative of pixels. Multi-dimensional feature vector matching has the advantage of compensating the drawbacks of area-based stereo matching using one feature value, such as intensity. We define matching cost of a pixel by the minimum value among eight multi-dimensional feature vector distances of the pixels expanded in eight directions having the interval of 45 degrees. As best stereo matches, we determine the two points with the minimum matching cost within the disparity range. In the experiment we used aerial imagery and IKONOS satellite imagery and obtained more accurate matching results than that of conventional matching method.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권2호
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• pp.78-86
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• 2014

Aiming to solve the problems of high memory access and big storage space and long matching time in the regular expression matching of extended finite automaton (XFA), a new regular expression matching algorithm based on high-efficient finite automaton is presented in this paper. The basic idea of the new algorithm is that some extra judging instruments are added at the starting state in order to reduce any unnecessary transition paths as well as to eliminate any unnecessary state transitions. Consequently, the problems of high memory access consumption and big storage space and long matching time during the regular expression matching process of XFA can be efficiently improved. The simulation results convey that our proposed scheme can lower approximately 40% memory access, save about 45% storage space consumption, and reduce about 12% matching time during the same regular expression matching process compared with XFA, but without degrading the matching quality.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.173-179
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• 2008

본 논문에서는 지문 인식에 있어서 매칭 시간을 줄일 수 있는 효율적인 매칭 방법을 제안한다. 통상 지문의 특징점을 이용하여 지문 매칭을 수행하는 경우, 특징점간의 기하학적 유사성을 분석하여 두 지문의 매칭 점수를 계산한다. 이러한 기하학적 유사도를 계산하기 위해서는, 하나의 지문 데이터를 기준으로 다른 하나의 지문 데이터를 미리 정렬하는 과정이 필요하며, 정렬 결과에 따라 두 지문의 유사도가 달라지므로 통상의 지문 매칭에 있어서는 양방향 매칭을 통하여 최종 매칭 점수를 구한다. 양방향 매칭의 경우 단방향 매칭에 비하여 매칭 신뢰도는 높아지나 매칭에 걸리는 시간이 단방향 매칭에 비해 두 배로 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 대규모 지문 데이터 베이스에 대한 양방향 매칭 점수의 분포를 구하고, 이를 기초로 효율적인 1:N 지문 매칭방법을 제안하였다. 실험 결과는 이러한 방법이 유용함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.959-967
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• 2004

Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다［l］. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두 정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.248-253
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• 2011

This paper proposes the robust matching algorithm for optical images obtained by WSI(White-light Scanning Interferometer) machine. The matching algorithms are divided by two part according to the matching points: algorithm whether the matching points between two images exist or not. Also, after matching the images, we propose the algorithm to smooth the matched image. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.