SIFT 기반의 약통 분류 시스템

박길흠(Kil Houm Park),조웅호(Woong Ho Cho) 한국산업정보학회 2014 한국산업정보학회논문지 Vol.19 No.1

약화 사고 방지를 위한 약통 분류 알고리즘은 약통의 회전, 크기변화, 위치 이동 등의 기하학적 변화에 강인하여야 한다. 본 논문에서는 기하학적 변화에 강인한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)을 이용하여 약통을 실시간으로 정확하게 분류하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 약통 분류를 위해서 두드러진 특징으로 약통의 크기 정보인 최외곽 사각형을 이용하여 약통을 크기 별로 분류한다. 다음으로 최외곽 사각형내에서 라벨 영역을 추출하고, 회전을 고려한 관심영역을 추출한다. 그리고 추출된 관심영역에 대해 SIFT를 이용하여 약통을 분류한다. 또한 SIFT의 처리 속도를 개선하기 위하여 SIFT의 옥타브 수를 간소화하였다. 250개의 약통 영상에 대해 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 모든 약통에 대해 정확히 분류함을 확인하였다. 또한 SIFT의 피라미드 레벨 간소화에 의해 처리시간을 2배 이상 향상됨을 확인하였다. Medicine-bottle classification algorithm to avoid medicine accidents must be robust to a geometric change such as rotation, size variation, location movement of the medicine bottles. In this paper, we propose an algorithm to classify the medicine bottles exactly in real-time by using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) which is robust to the geometric change. In first, we classify medicine bottles by size using minimum boundary rectangle(MBR) of medicine bottles as a striking feature in order to classify the medicine bottles. We extract label region in the MBR and the region of interest(ROI) considering rotation. Then, we classify medicine bottles using SIFT for the extracted ROI. We also simplify the number of octave of SIFT in order to improve a process speed of SIFT. We confirm to classify all the medicine bottles exactly as a result of performance evaluation of the propose algorithm about images of 250 medicine bottles. We also confirm to improve the process time more than twice the processing time by simplifying the number of octave of SIFT.

CSLBP 지시자를 이용한 SIFT 기반 복사-이동 조작 검출의 성능 개선

강태안,박준영,엄일규 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.5

SIFT(scale invariant feature transform) is a method of extracting features that are invariant in size and rotation, and is applied to various detection and recognition fields. Due to these characteristics, SIFT is widely used as a basic transform for detecting copy-move forgery. However, the SIFT-based copy-move forgery detection method has a disadvantage in that the detection performance is deteriorated when the background region is manipulated, when the forgery region is small, or when the image is compressed. In this paper, we propose the SIFT-based copy-move forgery detection method using the CSLBP(center-symmetric local binary pattern) descriptor to overcome this disadvantage. The CSLBP descriptor has a 16 dimensions and is used in addition to the existing 128 dimensional SIFT descriptor. Experimental results for MICC-F220 and CMH datasets show that the proposed method is more than 95% accuracies. In particular, there is no deterioration in performance with respect to the compressed images. SIFT(scale invariant feature transform)는 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 방법으로, 다양한 검출 및 인식 분야에 적용되고 있다. 이러한 특성으로 인하여 SIFT는 복사-이동 조작 검출을 위한 기본 변환으로 널리 사용되고 있다. 그러나 SIFT 기반 복사-이동 조작 검출 방법은 배경 영역이 조작된 경우, 조작 범위가 작은 경우, 영상이 압축된 경우 등에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 CSLBP(center-symmetric local binary pattern) 지시자를 이용한 SIFT 기반 복사-이동 조작 검출법을 제안한다. CSLBP 지시자는 총 16차원을 가지며, 기존의 128 차원의 SIFT 지시자에 추가하여 사용된다. MICC-F220 및 CMH 데이터에 대한 실험 결과, 제안 방법은 95% 이상의 검출 정확도를 보인다. 특히, 압축된 영상에 대하여 성능의 저하가 없음을 알 수 있다.

윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색

유승훈(Seung-Hoon Yu),김덕환(Deok-Hwan Kim),이석룡(Seok-Lyong Lee),정진완(Chin-Wan Chung),김상희(Sang-Hee Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.4

다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전 등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다. SIFT is popularly used in computer vision application such as object recognition, motion tracking, and 3D reconstruction among various shape descriptors. However, it is not easy to apply SIFT into the image similarity search as it is since it uses many high dimensional keypoint vectors. In this paper, we present a SIFT based image similarity search method using an edge image pyramid and an interesting region detection. The proposed method extracts keypoints, which is invariant to contrast, scale, and rotation of image, by using the edge image pyramid and removes many unnecessary keypoints from the image by using the hough transform. The proposed hough transform can detect objects of ellipse type so that it can be used to find interesting regions. Experimental results demonstrate that the retrieval performance of the proposed method is about 20% better than that of traditional SIFT in average recall.

패턴인식 기술을 이용한 영상 검색 시스템

李忠雄,李相和 대한민국 학술원 2007 학술원논문집 : 자연과학편 Vol.46 No.1

본 논문에서는 SIFT 特徵벡터를 중심으로 映像의 特徵을 boosting으로 결합한 映像 認識시스템을 具現한다. 映像의 크기, 해상도, 投影歪曲, 잡음, 照明變化, 등에 대하여 안정적이고 강인한 性能을 보여주는 SIFT 特徵벡터를 기반으로 映像認識 技法을 具現하고, 컬러 히스토그램 및 에지와 같이 映像認識에 적합한 特徵들도 함께 고려할 수 있도록 boosting 技法을 적용한다. 본 논문에서 開發된 映像認識 시스템을 이용하여 多樣한 映像에 대해서 認識 實驗을 遂行한 結果, 매우 우수한 結果를 보여 주었다. 映像의 크기, 해상도, 回轉, 投影歪曲, 밝기 變化, 照明반사, 일부 보이지 않는 occlusion, 등의 映像 조건에 대해서도 同一한 映像을 效果的으로 檢索하였다. 본 課題에서 開發된 映像認識 시스템은 多樣한 응용분야를 검토해 볼 수 있다. 映像을 認識하여 개인認證을 遂行할 수도 있고, 영화포스터를 認識하여 예매하는 시스템을 具現할 수도 있다. 敎育적으로는 e-learning 시스템에 적용하여 敎育용 자료와 映像認識 시스템을 연동하는 것도 가능하다. 앞으로 映像認識에 대한 關聯硏究를 보안하여 性能을 改善하고 알고리즘의 最適化를 통하여 더욱 多樣한 응용분야를 開發할 수 있을 것으로 기대된다. This paper studies image retrieval and recognition system using SIFT features and Boosting structure. Since the SIFT features are robust to image scales, rotations, perspective distortions, noise, and occlusions, they have been noticed for image retrieval and recognition problems. We use the SIFT features for image recognition. And we combine SIFT features with other features such as color histograms or edge information in a boosting scheme. The boosting scheme in pattern recognition is to make a strong classifier with multiple weak ones. As the weak classifiers are more combined, the final strong one shows better recognition performance. We design the general framework for image retrieval algorithm using SIFT and boosting scheme. According to the experiments, the developed image retrieval algorithm shows good recognition performances in image identification. Our image retrieval system will be applicable to image and scene identification in video sequences, electronic signature and authentication, e-learning system, and so on.

SIFT-Based Low-Quality Fingerprint LSH Retrieval and Recognition Method

Yunfei Zhong,Xiaoqi Peng 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Signal Processing, Image Vol.8 No.8

Most of the existing fingerprint retrieval systems are based on the overall characteristics and detailed features of fingerprints, and their performance is poor in the cases of low-quality fingerprint images, such as incomplete fingerprint images. In order to improve the recognition speed, accuracy, and robustness of automated fingerprint recognition systems based on large-scale fingerprint databases, in this paper, we propose a fast fingerprint classification retrieval and identification method based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Local Sensitive Hash (LSH) algorithms. A method based on scale space theory extracts SIFT feature point descriptors of relatively high-quality fingerprint images in accordance with the principle of a greater matching contribution rate, uses multi-template image feature fusion technology to build a stable fingerprint feature template database, achieves the storage and retrieval of high-dimensional SIFT features using the LSH algorithm, and carries out matching progressively by level on the basis of SIFT’s matching principle of close neighboring priority scale. Experimental results show that the proposed method has strong penetration, high retrieval efficiency, good recognition accuracy, and strong robustness, thereby providing a fast and efficient retrieval and matching mechanism for the automated recognition of the large-scale fingerprint database, with strong practicality.

정보보호 : SIFT 기반 카피-무브 위조 검출에 대한 타켓카운터-포렌식 기법

( Munkhbaatar Doyoddorj ),이경현 ( Kyung Hyune Rhee ) 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.3 No.5

Scale Invariant Feature Transform (SIFT)은 높은 매칭 능력과 회전이나 스케일 조정 시 안정성으로 인해 이미지 특징 매칭을 위해 많은응용에서 사용되어지고 있으며, 이러한 특성으로 인해 카피-무브 위조 검출을 위한 핵심 알고리즘으로 각광받고 있다. 하지만 SIFT 변환은 이미지 조작의 증거를 감출 수 있는 안티포렌식의 가능성이 높음에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 없으므로, 본 논문에서는 의미론적으로 허용될 수 있는 왜곡을 적용하여 SIFT 기반 카피-무브 위조 검출을 방해하기 위한 타켓 카운터-포렌식 기법을 제안한다. 제안 기법은 공격자가유사성 매칭 절차를 속일 수 있는 동시에 SIFT 키포인트의 변형을 통한 추적을 방해하여 이미지 조작의 증거를 숨길 수 있는 방안을 제공한다. 또한 제안 기법은 의미론적 제약 하에서 가공된 이미지와 원본 이미지 간의 높은 충실도를 유지하는 특성을 가진다. 한편, 다양한 조건의테스트 이미지에 대한 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 확인하였다. The Scale Invariant Feature Transform (SIFT) has been widely used in a lot of applications for image feature matching. Such atransform allows us to strong matching ability, stability in rotation, and scaling with the variety of different scales. Recently, it has beenmade one of the most successful algorithms in the research areas of copy-move forgery detections. Though this transform is capable ofidentifying copy-move forgery, it does not widely address the possibility that counter-forensics operations may be designed and used tohide the evidence of image tampering. In this paper, we propose a targeted counter-forensics method for impeding SIFT-based copy-moveforgery detection by applying a semantically admissible distortion in the processing tool. The proposed method allows the attacker todelude a similarity matching process and conceal the traces left by a modification of SIFT keypoints, while maintaining a high fidelitybetween the processed images and original ones under the semantic constraints. The effiiency of the proposed method is supported byseveral experiments on the test images with various parameter settings.

SIFT 알고리즘 기반 터치인식

정성훈(Sung Hoon Jung) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.11

본 논문에서는 터치스크린 시스템에 강한 잡음이 존재하는 상황에서 안정적으로 터치를 인식하기 위하여 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 기반으로 고안한 터치인식 방법을 소개한다. SIFT알고리즘을 기반으로 하여 잡음에 강하며 다양한 크기의 터치를 효과적으로 추출하는 것이 가능하다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 터치스크린 상에서 얻은 채널데이터를 이용하여 매트랩 상에서 터치인식을 시뮬레이션 해 보았다. 시뮬레이션 결과 강한 잡음이 존재하는 상황에서 터치 크기와 방향에 상관없이 안정적으로 터치를 인식하는 것을 볼 수 있었다. 그러나 터치인식 알고리즘을 실제 터치스크린 상에 구현한 결과 SIFT 알고리즘에서 사용하는 DoG(Difference of Gaussian) 연산에 많은 계산 량이 필요하여 실시간 터치인식에 문제가 발생하였다. 우리는 이를 극복하기 위하여 DoG의 빠른 근사 방법인 DoM(Difference of Mean)을 사용하여 문제를 해결하였다. This paper introduces a touch recognition method for touch screen systems based on the SIFT(Scale Invariant Feature Transform) algorithm for stable touch recognition under strong noises. This method provides strong robustness against the noises and makes it possible to effectively extract the various size of touches due to the SIFT algorithm. In order to verify our algorithm we simulate it on the Matlab with the channel data obtained from a real touch screen. It was found from the simulations that our method could stably recognize the touches without regard to the size and direction of the touches. But, our algorithm implemented on a real touch screen system does not support the realtime feature because the DoG(Difference of Gaussian) of the SIFT algorithm needs too many computations. We solved the problem using the DoM(Difference of Mean) which is a fast approximation method of DoG.

고해상도 광학영상과 SAR 영상 간 정합 기법

전형주 ( Hyeongju Jeon ),김용일 ( Yongil Kim ) 대한원격탐사학회 2018 大韓遠隔探査學會誌 Vol.34 No.5

다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다. Integration analysis of multi-sensor satellite images is becoming increasingly important. The first step in integration analysis is image registration between multi-sensor. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is a representative image registration method. However, optical image and SAR (Synthetic Aperture Radar) images are different from sensor attitude and radiation characteristics during acquisition, making it difficult to apply the conventional method, such as SIFT, because the radiometric characteristics between images are nonlinear. To overcome this limitation, we proposed a modified method that combines the SAR-SIFT method and shape descriptor vector DLSS(Dense Local Self-Similarity). We conducted an experiment using two pairs of Cosmo-SkyMed and KOMPSAT-2 images collected over Daejeon, Korea, an area with a high density of buildings. The proposed method extracted the correct matching points when compared to conventional methods, such as SIFT and SAR-SIFT. The method also gave quantitatively reasonable results for RMSE of 1.66m and 2.45m over the two pairs of images.

SIFT의 descriptor를 위한 sin/cos 프로세서의 구현

김영진(Young-Jin Kim),이현수(Hyon Soo Lee) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.4

SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 현재 비디오 감시카메라, 자율 주행시스템 등과 같은 영상 시스템에서 많이 사용되고 있다. SIFT 알고리즘에서 연산량과 연산시간이 가장 많이 필요한 부분이 descriptor의 sin/cos 함수를 연산하는 부분이다. 그러므로 본 논문에서는 SIFT 알고리즘에 사용되는 descriptor를 위한 sin/cos 함수를 하드웨어로 구현하였다. Verilog-HDL 언어를 사용하여 FPGA로 구현하고 그 성능을 분석한다. Xilinx Spartan 2E(XC2S200E-PQ208-6) 를 사용하여 구현하였을때, 149 Slices에 233 LUTs가 소모되었으며, 최대 주파수는 60.01MHz로 동작하였다. 또한 descriptor에 적용하여 소프트웨어와 비교 하였을 때 40배 정도의 빠른 성능 향상을 얻었다. The SIFT algorithm is being actively researched for various image processing applications including video surveillance and autonomous vehicle navigation. The computation of sin/cos function is the most cost part needed in whole computational complexity and time for SIFT descriptor. In this paper, we implement a hardware to sin/cos function of descriptor on sift feature detection algorithm. The proposed Sin/Cosine processor is coded in Verilog and synthesized and simulated using Xilinx ISE 9.2i. The processor is mapped onto the device Spartan 2E (XC2S200E-PQ208-6). It consumes 149 slices, 233 LUTs and attains a maximum operation frequency of 60.01 MHz. As compared with the software realization, our FPGA circuit can achieve the speed improvement by 40 times in average.

특징점 정합 필터 결합 SIFT를 이용한 상대 위치 추정

곽민규(Mingyu Gwak),성상경(Sangkyung Sung),윤석창(Sukchang Yun),원대희(Dae Hee Won),이영재(Young Jae Lee) 한국항공우주학회 2009 韓國航空宇宙學會誌 Vol.37 No.8

본 논문은 INS/vSLAM 통합 항법 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로써, 비전 센서의 영상처리 성능을 향상을 위한 알고리즘 개발에 목표를 두고 있다. 비전센서의 영상처리 알고리즘으로 SIFT 알고리즘을 사용하였으며, SIFT 알고리즘의 특징점 정합 성능을 개선하기 위해 특징점 정합 필터를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 SIFT 알고리즘을 파라미터 조절한 경우보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 차후 실시간 통합 항법 시스템에 적용하기 위해서 알고리즘의 속도를 향상시키는 작업이 필요하다. The purpose of this paper is an image processing algorithm development as a base research achieving performance enhancement of integrated navigation system. We used the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm for image processing, and developed feature point matching filter for rejecting mismatched points. By applying the proposed algorithm, it is obtained better result than other methods of parameter tuning and KLT based feature point tracking. For further study, integration with INS and algorithm optimization for the real-time implementation are under investigation.