ART-based Local Descriptor using Scale Invariant Feature

Abstract

지역 서술자는 객체인식이나 영상분석과 같은 다양한 응용분야에서 널리 사용되고 있다. 여러 지역서술자 가운데, SIFT (Scale Invariant Feature Transformation)는 다양한 시야 조건 하에서도 강인한 성질을 유지하는 것으로 잘 알려져 있다. 하지만 SIFT는 몇몇 지역영상에 대해서 한 개 이상의 서술자를 생성하는 방식으로 회전의 변화에 대응하는 바람직하지 못한 성질은 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 SIFT의 약점을 보완한 새로운 지역 서술자를 제안한다. 제안된 지역서술자는 SIFT의 특징점 추출 알고리즘을 그대로 유지하면서, 추출된 특징점에 대한 서술자를 생성하기 위하여 ART (Angular Radial Transform)을 도입하였다. ART는 극좌표상의 단위 원내에 정의되는 기저 함수를 갖고 있기 때문에 SIFT의 특징점에 의해서 정의되는 원형 지역의 특성을 기술하기에 적합하다. 적용된 서술자는 조명의 변화에 대한 민감도를 줄이기 위한 목적으로 본래의 ART 서술자로부터 변형되었다. 기하학적 변화와 조명의 변화를 모두 고려한 실험 결과를 통해 제안된 지역서술자는 본래 SIFT에 비해서 상향된 성능을 갖고 있는 것으로 나타났다.