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최인접 거리 비율 정합을 이용한 영상 특징점 선택 방법
이준우,정재협,강종욱,나상일,정동석,Lee, Jun-Woo,Jeong, Jea-Hyup,Kang, Jong-Wook,Na, Sang-Il,Jeong, Dong-Seok 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.50 No.8
본 논문에서는 현재 진행 중인 MPEG(Motion Picture Experts Group, ISO/IEC JTC1 SC29 WG11)의 표준화 작업 중 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search)의 CE-7(Core Experiment)인 특징점 선택에 대한 방법을 제안한다. 서술자의 경량화를 위해서는 영상으로부터 추출된 많은 수의 특징점들 중에서 영상 정합에 사용될 중요한 특징점들을 선택해야 한다. 본 논문에서는 최 인접 거리 비율 정합(Nearest Neighbor distance ratio matching) 방법에 의해 영상 정합 단계에서 사용되지 않고 버려지는 특징점들을 미리 추출 단에서 제거하는 방법 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 적은 비트 전송률을 요하는 시스템에서 특징점의 낭비를 피할 수 있고 결과적으로 추가적인 특징점을 사용할 수 있으므로 전체적인 성능 향상을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘을 통하여 Pair-wise 정합 실험에서 기존의 Test Model 대비 최고 2.3%의 성공율(True positive rate)의 향상을 보였다. In this paper, we propose a feature point selection method for MPEG CDVS CE-7 which is processing on International Standard task. Among a large number of extracted feature points, more important feature points which is used in image matching should be selected for the compactness of image descriptor. The proposed method is that remove the feature point in the extraction phase which is filtered by nearest neighbor distance ratio matching in the matching phase. We can avoid the waste of the feature point and employ additional feature points by the proposed method. The experimental results show that our proposed method can obtain true positive rate improvement about 2.3% in pair-wise matching test compared with Test Model.
임예은(Ye-Eun Lim),조주희(Ju-Hee Cho),강종욱(Jong-Wook Kang),정동석(Dong-Seok Jeong) 대한전자공학회 2010 대한전자공학회 학술대회 Vol.2010 No.6
In this paper, implementation of universal CMOS camera using Cortex-M3 is presented. The proposed system is developed based on the LM3S8962 and the system contains 1 CMOS image sensor, 1 extern RAM, 2 serial communication port and so on. People can process their own image algorithm using the proposed Universal CMOS camera.
최인접 거리 비율 정합을 이용한 영상 특징점 선택 방법
이준우(Jun-Woo Lee),정재협(Jea-Hyup Jeong),강종욱(Jong-Wook Kang),나상일(Sang-Il Na),정동석(Dong-Seok Jeong) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.12
본 논문에서는 현재 진행 중인 MPEG(Motion Picture Experts Group, ISO/IEC JTC1 SC29 WG11)의 표준화 작업 중 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search)의 CE-7(Core Experiment)인 특징점 선택에 대한 방법을 제안한다. 서술자의 경량화를 위해서는 영상으로부터 추출된 많은 수의 특징점들 중에서 영상 정합에 사용될 중요한 특징점들을 선택해야 한다. 본 논문에서는 최 인접 거리 비율 정합(Nearest Neighbor distance ratio matching) 방법에 의해 영상 정합 단계에서 사용되지 않고 버려지는 특징점들을 미리 추출 단에서 제거하는 방법 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 적은 비트 전송률을 요하는 시스템에서 특징점의 낭비를 피할 수 있고 결과적으로 추가적인 특징점을 사용할 수 있으므로 전체적인 성능 향상을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘을 통하여 Pair-wise 정합 실험에서 기존의 Test Model 대비 최고 2.3%의 성공율(True positive rate)의 향상을 보였다. In this paper, we propose a feature point selection method for MPEG CDVS CE-7 which is processing on International Standard task. Among a large number of extracted feature points, more important feature points which is used in image matching should be selected for the compactness of image descriptor. The proposed method is that remove the feature point in the extraction phase which is filtered by nearest neighbor distance ratio matching in the matching phase. We can avoid the waste of the feature point and employ additional feature points by the proposed method. The experimental results show that our proposed method can obtain true positive rate improvement about 2.3% in pair-wise matching test compared with Test Model
정재협(Jae Hyup Jeong),이준우(Jun Woo Lee),강종욱(Jong Wook Kang),정동석(Dong Seok Jeong) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.11
본 논문에서는 동일한 동영상을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시공간 그룹특징 핑거프린팅이다. 동영상의 프레임은 고정된 비율 방법으로 추출되며, 수직그룹과 수평그룹으로 나눠진다. 서술자는 각 그룹특징을 이진화 핑거프린팅으로 추출하여 만든다. 그 다음 원본 동영상의 서술자로 두 종류의 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하여 질의 동영상과 정합한다. 효율적이고 효과적인 동영상 복사 검색을 하기 위해 높은 강인성, 독립성, 정합 속도를 가져야 한다. 제안한 방법에선 그룹특징으로 동영상의 다양한 변형에 높은 강인성과 독립성을 가지게 된다. 구축된 원본 핑거프린팅 데이터베이스는 질의 동영상과의 고속 정합을 가능하게 해준다. 제안한 방법은 기존 방법들과 비교했을 때 다양한 변형에서 뛰어난 성능향상을 보였다. 특히, 속도 향상에 매우 뛰어난 성능을 가져온 것이 본 논문의 큰 장점이라 할 수 있다. In this paper, we propose a method to search for identical videos. The proposed method is spatio-temporal group feature fingerprinting. Frame of video is extracted from fixed rate method and is partitioned into vertical group and horizontal group. Descriptor is made of each group feature that is extracted from binary fingerprinting. Next, use descriptor of original video to build a two type of fingerprinting database and matching with query video. To efficient and effective video copy detection, method have high robustness, independence, matching speed. In proposed method, group feature have high robustness and independence in variable modification of video. Building a original fingerprinting database is able to fast matching with query video. The proposed method shows performance improvement in variable modifications in comparison to the existing methods. Especially, very singular performance in speed improvement is great advantage of this paper.