KCI등재후보
자연 영상을 대상으로 정규화 로컬 패치를 사용한 스케일에 강건한 관심점 검출기 = Scale-Robust Interest Point Detector by Using Normalized Local Patch on Natural Images
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2012
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KCI등재후보
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학술저널
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198-211(14쪽)
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컴퓨터 비전 분야에서, 두 영상 간에 동일한 객체의 대응점을 찾는 것은 매우 기초적인 기술이다. 현재까지 많이 사용된 강체 모델의 관심점 추출 방법은 다양한 형태의 관심점을 상대적으로 쉽게 개발할 수 있지만, 스케일에 강건한 특징을 가지는 닮은꼴 모델로 직접 확장하기에는 어렵다. 닮은꼴 모델은 현재 가장 잘 알려진 해석기법인 scale space 이론을 활용하여 스케일에 강건한 관심점을 추출하는데 반해, 강체 모델은 스케일 정규화의 문제로 이산 공간에서 서로 다른 스케일 레벨에서 관심점 함수의 정규화 항을 찾기가 어렵기 때문이다. 본 논문의 연구 목적은 기존의 강체 모델의 관심점 영상 매칭 방법을 기반으로 스케일 변화에 강건한 특성을 가진 모델을 개발하는 것이다. 이 방법은 기존 강체 모델의 관심점 함수에 스케일과 관련된 정규화 항을 직접 추가하지 않고, 영상에 scale space 해석을 적용할 때, 간접적으로 관심점 함수의 입력값인 로컬 패치를 스케일 정규화하여 이 문제를 회피하는 것이다. 실험 과정에서 관심점 함수로는 Harris 코너 검출기와 generalized symmetry transform을 사용하였다. 또한 대중적으로 잘 알려진 scale invariant feature transform(SIFT)와 관심점의 재현성과 정확성을 비교하였으며, 개발된 모델은 SIFT보다 좋은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 결론적으로 제안한 방법은 기존의 강체 모델을 확장할 때 발생하는 스케일 정규화 문제를 회피하여, 다양한 형태의 관심점을 추출할 수 있는 강체 모델의 장점에, 큰 수정 없이 스케일에 강건한 특징을 더하여 확장을 가능하게 하고, 컴퓨터 비전의 기초 기술인 관심점 영상 매칭 기법의 활용 범위를 더 넓힐 수 있을 것이다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2013-05-01 | 평가 | 학술지 폐간(기타) | |
2012-08-07 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국통신학회산업응용논문지</br>외국어명 : The Journal of Korea Information and Communications Society - Industrial Applications | KCI후보 |
2012-02-22 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국통신학회산업응용논문지</br>외국어명 : The Proceedings of the KICS | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정(신규평가) | KCI후보 |
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