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본 논문에서는 상황 변화 환경에서 적응적인 객체 인식을 위한 계층적 트리 구조를 이용한 조명 온톨로지 분류에 대한 방식을 제안한다. 본 논문에서는 상황이 불변하는 환경에서 동작하는 개발된 많은 시스템을 찾아냈고, 상황에 맞는 감지를 위한 새로운 개념의 트리 구조를 이용한 온톨로지를 도입하였다. 조명의 영향이 상황 인지 인식 시스템을 아주 설계하기 어려운 시스템으로 만들기 때문에 본 논문에서는 트리 구조의 온톨로지를 사용하여 이러한 상황 변화 시스템을 설계하는데 더 중점을 두었다. 온톨로지는 일반적으로 사람들이 특정 분야의 것들에 대해 생각하는 방법의 추상적 모델에서 전형적으로 캡처된 한 분야의 개념화의 명시적 사양으로 정의 할 수 있다. 인간은 기본 원칙과 환경을 이해하고 설명하기 위해 온톨로지를 생성한다. 본 연구에서는 상황 온톨로지, 상황 모델링, 상황 적응 및 조명 기준에 따라 트리 구조 온톨로지를 설계하는 상황 분류를 제안했다. 조명 온톨로지의 적당한 영역을 선택한 후, 그 영역에서 더 나은 성능을 생산하는 동작의 한 집합을 선택하는데 있어서 장점을 얻었다. 본 논문에서는 역동적인 변화 환경에서 객체 인식의 영역에서 이러한 개념을 이용하여 폭 넓은 실험을 수행하였으며 제안하는 기본 개념에 대해 수행할 수 있는 많은 성공을 얻었다.

This paper proposes a ontology of tree structure approach for adaptive object recognition in a situation-variant environment. In this paper, we introduce a new concept, ontology of tree structure ontology, for context sensitivity, as we found that many developed systems work in a context-invariant environment. Due to the effects of illumination on a supreme obstinate designing context-sensitive recognition system, we have focused on designing such a context-variant system using ontology of tree structure. Ontology can be defined as an explicit specification of conceptualization of a domain typically captured in an abstract model of how people think about things in the domain. People produce ontologies to understand and explain underlying principles and environmental factors. In this research, we have proposed context ontology, context modeling, context adaptation, and context categorization to design ontology of tree structure based on illumination criteria. After selecting the proper light-ontology domain, we benefit from selecting a set of actions that produces better performance on that domain. We have carried out extensive experiments on these concepts in the area of object recognition in a dynamic changing environment, and we have achieved enormous success, which will enable us to proceed on our basic concepts.

This paper presents a new technique for corner shape based object retrieval from a database. The proposed feature matrix consists of values obtained through a neighborhood operation of detected corners. This results in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features and thus is computationally very efficient. The corners have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. As the affine transformations preserve the co-linearity of points on a line and their intersection properties, the resulting corner features for image retrieval are robust to affine transformations. Furthermore, the corner features are invariant to noise. It is considered that the proposed algorithm will produce good results in combination with other algorithms in a way of incremental verification for similarity.

이 연구는 유화에서 손상된 부위를 식별하고 추출하는 데 있어 SIFT, ORB, AKAZE, BRIST의 네 가지 특징 감지 알고리즘의 효능을 비교합니다. 다양한 열화 현상을 특징으로 하는 600개의 유화 이미지 데이터 세트를 컴파일하고 전처리했습 니다. 성능 평가 지표에는 감지된 특징의 수, 일치 능력, 일치 비율, 일관성 및 실행 시간이 포함되었습니다. 그 결과 BRIXE는 특징 감지량과 일치 수에서 우수하지만 처리 시간이 증가하는 대가를 치렀습니다. AKAZE와 SIFT는 각각 25.3%와 25%로 가장 높은 일치 비율을 보여 고품질 특징 감지를 시사했습니다. ORB는 이미지 전 반에서 가장 일관된 성능을 보였으며 절대 일치 수에서 2위를 차지했습니다. 이 연 구에 따르면 알고리즘 선택은 특정 작업 요구 사항을 기반으로 해야 합니다: 철저 한 특징 감지를 위한 BRIST, 고품질 일치를 위한 AKAZE 또는 SIFT, 일관되고 효율적인 성능을 위한 ORB. 이 연구는 유화의 손상 평가를 위한 객관적인 방법을 제공하고 잠재적으로 복원 프로세스를 간소화하며 보존 노력의 자원 할당을 최적화 함으로써 예술 보존에 기여합니다.

This study compares the efficacy of four feature detection algorithms: SIFT, ORB, AKAZE, and BRIST in identifying and extracting damaged areas in emulsions. A dataset of 600 emulsified images featuring various deterioration phenomena was compiled and preprocessed. Performance evaluation metrics included the number of detected features, matching ability, matching rate, consistency, and execution time. The results showed that BRIXE was excellent in feature detection and matching number, but at the cost of increasing processing time. AKAZE and SIFT showed the highest matching rates, 25.3% and 25%, respectively, suggesting high-quality feature detection. ORB performed most consistently across images and ranked second in absolute matching number. According to this study, algorithm selection should be based on specific task requirements: BRIST for thorough feature detection, AKAZE or SIFT for high-quality matching, and ORB for consistent and efficient performance. This study contributes to art conservation by providing an objective method for the evaluation of damage in emulsions, potentially simplifying the restoration process, and optimizing the resource allocation of conservation efforts.

본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.

In these days mobile handsets have come to be used at almost every user. The performance improvement of mobile devices and networks have made this trend possible. As a great variety of mobile applications are published, the necessity of running large-scale mobile applications becomes greater than before. To accomplish this, the existing researchers have developed mobile cluster computing libraries like Mobile-JPVM. In this paper, we implement a compute-intensive Animated GIF generating application and its cell phone viewer software using Mobile-JPVM library. We find out by the real execution of our softwares on the KTF handsets that they can sufficiently run on cellular phones. Our Animated GIF generator and its viewer are going to be commercially used for the mobile fashion advertisement systems.

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검 출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고 리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점 이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기 로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘 의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하 기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다

In this paper, we propose a multi-vehicle object detection algorithm using feature point matching that tracks efficient vehicle objects. The proposed algorithm extracts the feature points of the vehicle using the FAST algorithm for efficient vehicle object tracking. And True if the feature points are included in the image segmented into the 5X5 region. If the feature point is not included, it is processed as False and the corresponding area is blacked to remove unnecessary object information excluding the vehicle object. Then, the post processed area is set as the maximum search window size of the vehicle. And A minimum search window using the outermost feature points of the vehicle is set. By using the set search window, we compensate the disadvantages of the search window size of mean-shift algorithm and track vehicle object. In order to evaluate the performance of the proposed method, SIFT and SURF algorithms are compared and tested. The result is about four times faster than the SIFT algorithm. And it has the advantage of detecting more efficiently than the process of SUFR algorithm.

패턴 인식 연구 분야에서 많은 특징점 추출 알고리즘들이 개발되었지만, 태블릿 PC나 LCD 태블릿과 같은 펜-입력 디스플레이를 위한 인터액티브 애플리케이션들은 기존과는 다른 요구사항을 가진다. 사용자 마다 다른 다양한 스케치 스타일의 대해서 세그멘테이션 및 특징점 추출을 그림을 그리는 동안 실시간에 안정적으로 수행하여야 한다. 본 논문은 사용자로부터 자유로이 입력된 펜 입력을 분할(segmentation)하기 위해 필수적인 곡률(curvature) 측정 방법을 제안한다. 이 방법은 국소적인 모양 정보(shape descriptors)만을 사용하므로 펜 입력동안 곧바로(on-the-fly) 곡률을 측정할 수 있다. 본 알고리즘은 3차원 스케치 기반 모델링 애플리케이션에서 펜 마킹 인식을 위해서 사용되었다.

There exist many feature point detection algorithms that developed in pattern recognition research . However, interactive applications for the pen-input displays such as Tablet PCs and LCD tablets have set different goals; reliable segmentation for different drawing styles and real-time on-the-fly fieature point defection. This paper presents a curvature estimation method crucial for segmenting freeHand pen input. It considers only local shape descriptors, thus, peforming a novel curvature estimation on-the-fly while drawing on a pen-input display This has been used for pen marking recognition to build a 3D sketch-based modeling application.

Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.

전파를 이용한 통신이 활성화 되어 인터넷상의 네트워크에 연결하여 다양한 서비스가 제공되고 있는 현실에서 통신 서비스의 질을 높이기 위한 물체의 특징 점 탐지 및 추적의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 전파가 미치지 않는 음영 공간의 탐지와 추적을 위한 연구의 내용으로, Snakes 알고리즘을 이용하여 음영 공간을 탐지하고, 탐지된 음영 공간 내에서 어느 한 출발 지점에서 목표 지점까지의 경로를 추적하는 시스템의 기반을 제시하고자 하였다.

In the actuality that the various services are provided in connection with the network of internet by activating the communication using Propagation, the importance of the feature point and chase of an object is greatly raised to increase the quality of the detection and tracking of the communication service. This paper is to detect the shadow space by using Snakes Algorithms and Present a system's base which tracts the route from start to target points in the detected shadow space as a study for the detection and tracking the shadow space which does not reach the propagation.

In this paper, we developed a feature point detection algorithm that detects upstroke point(S), peak point(P), incisura(C) point from radial pulse waveform which obtained by using the developed radial pulse transducer. As the results of experiment the three kinds of parameters can extracted with effectively from normal radial pulse waveform.

멀티미디어 컨텐츠에 가시적 혹은 비 가시적으로 정보를 삽입하는 기술을 워터마킹이라고 한다. 워터마크를 삽입한 컨텐츠는 일련의 공격에 강인하도록 설계되어야 하는데, 본 기법은 기하학적 공격에 강인하도록 설계하였다. Scale Invariant Feature Transform (SIFT)을 이용하여 특징점을 찾고, 특징점 주변에 원형의 워터마크를 삽입하였다. SIFT에서 구해지는 방향벡터를 사용하여, 워터마크를 삽입할 원형 반구를 설정하였으며, 기존의 원형 기반의 워터마킹 삽입기법보다 강인한 워터마크를 구성할 수 있는 장점을 가진다.

멀티미디어 컨텐츠에 가시적 혹은 비 가시적으로 정보를 삽입하는 기술을 워터마킹이라고 한다. 워터마크를 삽입한 컨텐츠는 일련의 공격에 강인하도록 설계되어야 하는데, 본 기법은 기하학적 공격에 강인하도록 설계하였다. Scale Invariant Feature Transform (SIFT)을 이용하여 특징점을 찾고, 특징점 주변에 원형의 워터마크를 삽입하였다. SIFT에서 구해지는 방향벡터를 사용하여, 워터마크를 삽입할 원형 반구를 설정하였으며, 기존의 원형 기반의 워터마킹 삽입기법보다 강인한 워터마크를 구성할 수 있는 장점을 가진다.

본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.

해마다 급증하는 우리나라의 마약류 범죄는 과거와는 달리 특정 계층을 중심으로 이루어지지 않고, 일반 시민이나 청소년에게까지 확산하고 있어 심각한 사회적 문제로 여겨지고 있다. 이 중 가장 시급하게 여겨지는 문제로는 신종마약류 및 향정신성의약품의 출현과 과다처방을 꼽을 수가 있다. 특히 이러한 문제들은 약과 성분에 대한 지식이 부족해서 발생한다는 공통점을 가지고 있다. 따라서 이 연구는 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 마약류 알약을 탐지하는데 도움이 되고자 하였다. 구체적으로 마약류 알약의 특징점을 ORB 알고리즘과 KAZE 알고리즘을 사용하여 추출하고, 특징점들을 바탕으로 이미지 매칭을 시도해 ORB 알고리즘과 KAZE 알고리즘을 바탕으로 한 특징점 추출 알고리즘의 마약류 알약 탐지 효과성을 비교 검증하고자 하였다. 연구결과, ORB 알고리즘과 KAZE 알고리즘 모두 마약류 알약의 특징점을 효과적으로 추출할 수 있었으며, 추출된 특징점을 바탕으로 이미지 매칭에 성공할 수 있었다. 특히 각각의 알고리즘이 사용하는 다른 이미지특징추출기법은 각 알고리즘이 서로 다른 특징점을 추출하는 것을 가능케 하였고, 이는 즉 두 알고리즘을 병행해서 사용할 때 서로 보완적인 관계를 가질 수 있다는 점을 의미했다. 이러한 결과는 알고리즘을 활용한 마약류 탐지기법에 대한 효과성을 시사하며, 향후 마약류 탐지에 적용할 수 있는 새로운 가능성을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

Unlike in the past, narcotics crimes in Korea, which are increasing rapidly every year, are not centered on a specific class but are spreading to ordinary citizens and adolescents, which is considered a serious social problem. Among these, the most urgent problems considered are the emergence and overprescription of new narcotics and psychoactive substances. In particular, these problems are caused by a lack of knowledge about drugs pills. Therefore, this study attempted to analyze drug pills detecting technique using a Feature Point Extraction Algorithm. Specifically, the feature points of drug pills were extracted using the ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) algorithm and the KAZE(KAZE Feature Matching) algorithm, and image matching was attempted based on the feature points to compare and verify the effectiveness of the feature point extraction algorithm based on the ORB algorithm and the KAZE algorithm. As a result of the study, both the ORB algorithm and the KAZE algorithm were able to effectively extract the feature points of the drug pills, and image matching was successful based on the extracted feature points. In particular, the different extraction techniques used by each algorithm were able to extract different feature points even with the same image. These results imply that the effectiveness is maximized when both algorithms are used in parallel. It gives new suggestion for the effectiveness of the drug detection technique using algorithms. In addition, it is expected to be able to present new possibilities that can be applied to drug pills detection in the future.

세계적으로 1500 종 이상이 분포하고 있는 해삼은 오랫동안 여러 나라에서 중요한 수산 자원으로 취급되어져 왔고 개체군 보존관리 보호종에 속하는 고부가가치 품종이다. 해삼에 관한 연구는 음식과 추출물의 효능에 관한 것이 대부분이며, 아직까지 해삼 특징 식별에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 고부가가치 품종인 해삼을 대량으로 포획하기 위하여 해삼의 특징점 추출을 위한 경계 검출 알고리즘을 제안하였으며 향후 해삼 인식 프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

The sea cucumber, which is distributed over 1,500 species worldwide, is a highly value-added variety that has been considered an important source of marine resources in many countries for a long period of time. Most of the research on sea cucumbers involves the effectiveness of food and its extractions; however, there was no research on the extraction of sea cucumbers. In response, this research suggested a boundary detection algorithm to extract the special spot of sea cucumbers Therefore, in order to capture a large quantity of high value-added in sea cucumbers and we believe that they will be a great help to the sea cucumber recognition program in the future.

동해안의 갯녹음 현상이 현재 진행 중이며 심화한 암반의 면적이 $170.54km^2$로 동해안 전체 암반 면적의 61.7%에 달하는 것으로 나타났다. 갯녹음의 주원인이자 패류 양식어장에 크게 피해를 주는 것으로 알려진 성게의 퇴치 방법은 지속적으로 연구되어 왔으나 성게를 이용한 음식이나 재활용에 대한 연구가 주를 이루며 아직 성게 인식에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 바다의 해적인 성게를 대량으로 포획하기 위하여 성게의 특징점 추출을 위한 적응적 경계검출을 제안하였으며 향후 성게 인식프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

The albinism phenomenon of the East Sea is now in progress, and the area of the intensified bedrock has reached up to 61.7% of the whole bedrock area of the East Sea. The methods to eradicate the sea urchin that is known as the main cause of albinism and that influences huge damage on the selfish farm have been continuously studied but they have focused on the food using the sea urchin and recycling and the research on the recognition of the sea urchin has not been performed yet. Therefore, this study suggested the adaptive boundary detection to extract the characteristics of the sea urchin in order to catch the sea urchin in quantity that is the pirate of the sea, and it is believed to help the sea urchin recognition program a lot in the future.

본 논문에서는, 지문인증 시스템에 있어서 방향성분의 통계적 방법을 이용한 reference point 검출 알고리즘과 이 reference point를 중심으로 하여 기존의 filterbank의 단점을 개선한 feature 추출 알고리즘을 소개한다. 제안한 reference point검출 알고리즘은 기존의 Poincare방법의 단점인 세밀한 전처리 과정과 arch type의 지문에 대해 장점을 가지며, 개선한 filterbank방법은 기존의 filterbank방법보다 reference point의 검출 위치에 덜 민감하며, 좀 더 높은 인증률을 보였다.