SIFT를 이용한 영상 추적 알고리즘

Abstract

컴퓨터 비젼 연구분야에서, 영상내의 물체를 효과적으로 인식하여 추적하는 방법에 관한 연구는 매우 중요하고, 영상처리를 이용한 감시 시스템, 이동로봇의 자세와 위치 보정 등의 다양한 응용분야에 적용 될 수 있다. 최근 연구되고 있는 물체인식 방법중의 하나로써 특징 기반 물체인식 방법을 들 수 있다. 이 방법은 물체의 특징점을 추출하고 특징점 주변의 국부영역에서 영상 정보를 뽑아내고, 데이터베이스에 저장되어있는 모델의 특징점과 비교하여 물체를 인식하는 방법이다. 또한, 특징 기반 물체인식 방법 중에서 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용한 영상 기반 물체인식 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 입력영상과 모델의 특징점을 비교하여 물체를 인식한다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘과 pan-tilt 카메라를 사용하여 물체를 추적하는 방법을 제안한다. SIFT 알고리즘으로 추출된 특징점은 입력영상에서 찾아낸 특징점과 비교하여 변환된 관계를 찾아내고, 벡터로 표현된 결과는 pan-tilt 시스템의 입력으로 사용되어 물체에 대한 추적을 수행한다.; In computer vision research, the method of recognizing object effectively in image is very important and it can be applied using image processing of a pose and position control of robot, observation system, etc. One of the commonly used in object recognition method is based on the features. This method detects the object features, extracts the data in local area around features, and compares features of model stored in database. It is know that Scale Invariant Feature Transform(SIFT) is stable with respect to invariant illumination, scale and rotation of image. This thesis proposes the object-tracking method using the SIFT algorithm and a pan-tilt camera. The keypoints in the model image detected by the SIFT algorithm are used to find the transformed relation that is compared with keypoints in the input image. The result is expressed as a vector, and used for input of pan-tilt system for object tracking.