이미지 특징점 탐지 및 특징량 추출 알고리즘 추천 모델 개발 (Development of Recommendation Model for Image Keypoint Detection and Descriptor Extraction Algorithm)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 19권 / 4호 / 27 ~ 35페이지
· 저자명 : 김영우, 김덕수, 김승희

초록

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.

영어초록

In this study, we compared and analyzed the algorithms of SIFT, SURF, ORB, and AKAZE, which are mainly used. Based on the results of the experiment, we implemented and verified the model to recommended keypoint detection and descriptor extraction algorithm that meets user needs through data sets. To do this, an experiment was conducted in which a recommended model of the keypoint detector was designed, and the same image was selected for model verification, and the recommended model and the actual matching rate were compared. Through this, an optimal point detector calculation formula was developed. In addition, in order to verify the reliability, it was confirmed that the suggested result and each detector's result were identical by selecting the same image and comparing the total value based on the matching rate for each detector. This study is meaningful in that it provides an opportunity for more sophisticated tool selection that is suitable for the object to be analyzed by the user and reflects the important characteristics of the tool desired by the user.

참고자료

· 없음