이미지 특징점 탐지 및 특징량 추출 알고리즘 추천 모델 개발

김영우; 김덕수; 김승희

doi:10.14801/jkiit.2021.19.4.27

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영우 (한국기술교육대학교) 김덕수 (한국기술교육대학교) 김승희 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제4호(JKIIT, Vol.19, No.4)

발행연도: 2021.4

수록면: 27 - 35 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.4.27

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본 연구에서는 주로 사용되는 SIFT, SURF, ORB, AKAZE 알고리즘을 데이터 세트를 통해 비교 분석하는 실험을 통하여 사용자 요구에 맞는 특징점 검출기를 추천하는 모델을 개발하고 신뢰성을 검증하였다. 이를 위해, 특징점 검출기 추천 모델을 설계하고 모델 검증을 위하여 동일 이미지를 선택하여 추천된 모델과 실제 매칭율을 비교하는 실험을 수행하였다. 이를 통해 최적의 특징점 검출기 계산 산식을 개발하였다. 또한 산식의 신뢰성을 검증하기 위하여 동일 이미지를 선택하여 검출기 별 매칭률을 기반으로 합계값을 비교함으로써 추천 결과와 결과가 일치함을 확인하였다. 본 연구는 사용자가 분석하고자 하는 대상에 적합하고, 사용자가 원하는 도구의 중요한 특성을 반영할 수 있는 보다 정교한 도구 선택의 기회를 제공한다는데 그 의의가 있다.

#computer vision #keypoint detection #descriptor extraction #image processing

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M. Dusmanu / 2019 / D2-net: A trainable CNN for joint description and detection of local features / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :8092~8101

A. S. Mian / 2008 / Keypoint detection and local feature matching for textured 3D face recognition / International Journal of Computer Vision 79(1):1~12

E. Karami / 2017 / Image matching using SIFT, SURF, BRIEF and ORB:performance comparison for distorted images / arXiv preprint arXiv:1710.02726

D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110

H. Bay / 2007 / Speeded-up robust features (SURF) / Computer vision and image understanding 110(3):346~359

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