초록 ▼

◦ 손가락정맥인증기법개발
▪ 손가락 정맥 영상 내의 SIFT 특징점을 이용한 생체 인증 방법 제안
▪ 손가락 정맥 인증을 위한 새로운 매칭 방법 개발
▪ 정맥 인증 시스템 성능 분석을 위한 대용량 데이터 비교 분석 실험 진행
▪ 제안한 손가락 정맥 인증 시스템을 이용한 도어락 제품 구현 및 제작
◦ 3D object retrieval
▪ Sketch image를 통한 3D model retrieval
▪ Local 및 Global 특징점을 결합한 Shape based hybrid 3D retri

◦ 손가락정맥인증기법개발
▪ 손가락 정맥 영상 내의 SIFT 특징점을 이용한 생체 인증 방법 제안
▪ 손가락 정맥 인증을 위한 새로운 매칭 방법 개발
▪ 정맥 인증 시스템 성능 분석을 위한 대용량 데이터 비교 분석 실험 진행
▪ 제안한 손가락 정맥 인증 시스템을 이용한 도어락 제품 구현 및 제작
◦ 3D object retrieval
▪ Sketch image를 통한 3D model retrieval
▪ Local 및 Global 특징점을 결합한 Shape based hybrid 3D retrieval 기법 개발
▪ 3D retrieval에서 대용량 데이터에 대한 효율적 검색 시스템 개발
◦ Background extraction
▪ 영상 내 물체/배경의 특징을 이용한 분리 방법 연구 (Alpha Matting)
▪ Compressive Sensing을 접목한 영상 분할기법 제안 (Compressive Matting)
▪ Dynamic Group Sparsity를 응용한 배경 추출 기법 연구
◦ Image denoising and inpainting
▪ 영상 내의 특징점 추출을 위한 영상의 잡음 제거, 보간/복원 방법 연구
▪ Sparse coding을 이용한 ART 기법개발
▪ 영상의 gradient 분석 후 TV minimization을 적용한 노이즈 제거 기법 개발

Abstract ▼

In this research, we study on the feature descriptor optimization algorithm for robust multi-target object tracking even in occlusion. Feature descriptors are quantitive characteristics representing respective objects in various images. We try to find optimal feature descriptors mainly for the three

In this research, we study on the feature descriptor optimization algorithm for robust multi-target object tracking even in occlusion. Feature descriptors are quantitive characteristics representing respective objects in various images. We try to find optimal feature descriptors mainly for the three issues: The biometric authentication system using SIFT descriptors applied to finger vein patterns, the pedestrian motion capture using the DTF-HoG descriptors, and the 3D model retrievals using the global feature of DTF-HoG descriptors and the local feature of SIFT descriptors. In order to obtain reliable estimation for the works above, we need to improve the quality of the original images. In this aspect, we develop image restoration techniques of inpainting and denoising/deblurring. Also, we propose a object extraction technique of alpha matting.
In this work, we propose a finger vein recognition system using SIFT (scale invariant feature transform) descriptors. Finger vein recognition has been attracting attention recently as a biometric technique for personal identification because its convenience and high security. We extract SIFT descriptors from illumination normalized images and measure the similarity using the number of the matching descriptors. In this method, we skip the step of localizing and resizing the finger area and we directly normalize the captured images to extract SIFT descriptors from them. In the matching step, we make the best use of the properties of SIFT descriptor so that we match both the vectors and the locations of the descriptors.
We propose an image segmentation technique of Alpha matting using compressive sensing. Image matting may be defined as the extraction and composition of foreground pixels from a given image using colour or opacity estimation. A novel alpha matting methodology is proposed using compressive sensing. The experimental results show that the proposed matting method can provide good mattes from either scribbles or large parts of unknown regions in a trimap.
3D object retrieval system receives great concerns in the fields of computer graphics because of their diverse applications. Traditional approaches of view-based 3D object retrieval have only focused on finding the descriptors which can efficiently represent the specific geometric information of the 3D object. By synthesizing the local and global features to improve the performance of 3D object retrieval, we propose a sparse coding based feature optimization technique of the hybrid gradient features of the projected images from 3D object. Experimental results show the efffectiveness of our proposed approach.
We describe a pedestrian detection system that can be trained from the 3D models and an estimation of 3D pose instead of using a large number of 2D training images. Unlike traditional pedestrian detection systems, our proposed method using histogram of oriented gradient feature analysis of the projected 3D mesh models provides 3D pose and camera viewpoint information from pedestrian detections without requiring additional procedures, yielding competitive results.
Computed Tomography (CT) is a popular type of medical imaging that generates images of the internal structure of an object based on projection scans of the object from several angles. There are numerous methods to reconstruct the original shape of the target object from scans, but they are still dependent on the number of angles and iterations. To overcome the drawbacks of iterative reconstruction approaches like the Algebraic Reconstruction Technique (ART) while the recovery is slightly impacted from a random noise (small amount of l2 norm error) and projection scans (small amount of l1 norm error) as well, we propose a medical image reconstruction methodology using the properties of sparse coding. It is a very powerful matrix factorization method which each pixel point is represented as a linear combination of a small number of basis vectors.
We also present a novel approach for enhancing the quality of an image captured from a pair of flash and no-flash images. The main idea for image enhancement is to generate a new image by combining the ambient light of the no-flash image and the details of the flash image. In this approach, we propose a method based on Adaptive Total Variation Minimization (ATVM) so that it has an efficient image denoising effect by preserving strong gradients of the flash image. Some numerical results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 6
• CONTENTS ... 9
• 목차 ... 11
• 제 1 장 서론 ... 13
• 제 1 절 연구 개발의 목적 및 필요성 ... 13
• 1. 기관 및 부서 발전 방향과의 부합성 ... 13
• 2. 연구 주제의 논리적 근거 ... 13
• 제 2 절 연구 목표 ... 14
• 1. 최종 목표 ... 14
• 2. 세부 목표 ... 14
• 제 3 절 연구 범위 ... 14
• 제 2 장 국내·외 기술 개발 현황 및 문제점 ... 15
• 제 1 절 국내·외 관련 분야 연구 동향 ... 15
• 1. 국내 연구 동향 ... 15
• 2. 국외 연구 동향 ... 15
• 제 2 절 선행 연구의 문제점 ... 15
• 제 3 절 국내 유사 과제와의 중복성 및 차별성 검토 ... 16
• 제 3 장 연구 수행 내용 및 결과 ... 17
• 제 1 절 연구 수행 방법 ... 17
• 제 2 절 연구 수행 내용 및 결과 ... 18
• 1. 영상으로부터 특징점 추출 및 비교 매칭 ... 18
• 가. SIFT 알고리즘을 이용한 손가락 정맥 인증 기법 개발 ... 18
• 나. 연구 결과 ... 18
• 2. 기존 특징점 추적 알고리즘 분석 및 최적화 알고리즘 개발 ... 19
• 가. Background extraction (Compressive Matting) ... 19
• 나. 연구 결과 ... 20
• 3. 강인한 추적을 위한 최적화 알고리즘 개발 ... 20
• 가. 3D object retrieval ... 20
• 나. 연구 결과 ... 21
• 4. 영상 내의 의미있는 특징점 추출을 위한 영상 내 잡음 제거 및 퇴색, 소거된 부분의 복원 기술 연구 ... 23
• 가. Image Denoising and Inpainting ... 23
• 나. 연구 결과 ... 23
• 제 3 절 결과 발표 자료 (PPT) ... 26
• 제 4 장 연구 개발 목표 달성도 ... 30
• 제 1 절 연구 개발 목표 평가 착안점 ... 30
• 제 2 절 연구 개발 목표 달성도 ... 30
• 1. 연구 개발 목표 달성도 ... 30
• 2. 평가 착안점에 따른 연구 개발 목표 달성도에 대한 자체 평가 ... 31
• 3. 연구 성과 ... 32
• 가. 논문 게재 성과 ... 32
• (1) 당초계획(제출 계획) ... 32
• (2) 논문게재 실적( SCI: 3 편, SCIE: 1 편, 기타: 3 편 / 총 7 편 ) ... 32
• (3) 논문제출 실적(Prepared and Submitted Papers) ... 33
• (4) 학술발표 실적(국제학회발표 : 2회, 국내학회 및 워크샵 발표 : 5회) ... 33
• (5) 워크샵 개최 실적 ... 34
• 나. 특허 성과 ... 34
• 제 5 장 연구결과의 활용계획 ... 35
• 제 1 절 활용분야 ... 35
• 제 2 절 기대효과 ... 36
• 1. 기술적 측면 ... 36
• 2. 경제적 측면 ... 36
• 3. 사회적 측면 ... 36
• 제 6 장 참고문헌 ... 38
• 끝페이지 ... 39