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학술지 지역 특징 히스토그램 기반 영상식별자와 GPU 가속화
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저자
전혁준, 서용석, 황치정
발행일
201009
출처
정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.16 no.9, pp.889-897
ISSN
1229-7712
출판사
한국정보과학회 (KIISE)
협약과제
10MT2100, DRM 비적용 환경에서의 콘텐츠 보호 유통기술개발, 유원영
초록
현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.
KSP 제안 키워드
Local feature