특징 기술자, 관심 기술자

특징 기술자, 관심 기술자란 무엇일까?

먼저 특징 기술자에 설명하면 매칭이나 인식과 같은 단계에서 같은 그림의 여부를 판단하기 

위해 사용하는 기술자를 말한다. 이때, 몇가지 요구 조건을 만족해야 한다.

첫째, 기술자의 분별력(discriminating power)이 높아야 한다. 

                                         [그림 1] 기술자의 기준이란

[그림 1]을 보면 a와 b에서 구한 기술자는 서로 달라야 한다. 그래야 다른 영상과 매칭할 때

자신에 해당하는 점과 대응할 것이다.

둘째, 다양한 변환에 불변(invariant)해야 한다.

                                         [그림 2] 다양한 변환

[그림 2]의 경우 원래 영상을 기준으로 회전, 축소, 뒤틀림 등 여러가지 변환이 이루어진 

모습을 볼 수 있다. 만약에 기술자를 면적으로 사용한다고 했을때, 회전 했을 경우  면적은

원래 영상과 같다. 하지만 크기를 축소하는 변환이 일어나면 면적이 변한다. 따라서 면적은 

크기에 불변이 아니다.(공변이다 - convariant) 이제 주축을 생각하면 영역 a는 수직 방향으로 

길기 때문에 주축은 대략 수직 방향이 된다. 주축은 축소가 일어나도 변하지 않는다. 

마지막으로, 특징 벡터의 크기(차원)이다. 매칭은 특징 벡터(기술자) 간의 거리를 계산하여

판단하므로 차원이 높으면 계산 시간이 비례하여 늘어난다. 보통 한 영상에서 발생하는 특징의

개수가 수천에 이르기 때문에, 거리 계산에 걸리는 시간을 단축하는 일은 매우 중요하다. 

계산 효율 측면에서 보면 차원이 낮은 기술자 일수록 좋다.

이제 관심 기술자에 대해 살펴보자.

관심 기술자란 관심점을 위한 기술자로 관심점으로 선정된 화소에 대한 

올바른 매칭을 위한 기술자를 말한다.

   

            [그림 3] 다양한 변환속의 관심점 기술자

관심점 기술자를 추출하려면 (y,x)를 중심으로 윈도우를 씌우고 윈도우 내부를 살펴봐야 하는데,

이때 몇 가지 고려할 점이 발생한다. 윈도우의 모양과 크기, 그리고 어떤 것을 살펴봐야 할지를

정해야 한다. [그림 3]을 보면 a는 원래 영상이고, b는 카메라 위치를 이동해 찍은 사진이다.

c는 이동해 찍은 사진을 회전한 사진이다. a와 b라고 표시한 두 곳에서 관심점이 검출되었다고 

가정하면, 오른쪽 영상들은 왼쪽 영상에서 검출된 관심점에 21×21 크기의 윈도우를 씌워서,

그 영역을 확대하여 보여준것이다. 단순히 카메라의 위치 이동만 발생했을 경우 윈도우 영역이

비슷하여 어떤 기술자를 사용하든 큰 어려움 없이 매칭에 성공할 것으로 기대할 것이다.

하지만 회전과 크기 변환이 일어난 경우 크기와 회전 변환에 불변한 기술자를 고안해야 성공적인

매칭이 가능할 것이다. 영상의 스케일에 따라 윈도우 크기를 줄이고, 회전된 윈도우를 사용해야 한다.

또한 만약 햇빛이 강해져 조명이 바뀔 수도 있을 것이다. 이러한 기하 변환과 광도변환에도 불구하고 

비슷한 기술자를 생성해 주는 알고리즘을 고안해야 한다.

참조 : 컴퓨터비전(오일석)