[MSRDS] SURF 알고리즘을 이용해서 영상의 특징점 추출

졸업 논문을 위해서 이전에 만든걸 좀더 아름답게 디버깅 하고 기능을 추가하고 있는 중 입니다.

이전에는 영상을 전처리 과정을 통해서 물체와 배경을 분리하고 분리된 영역중에서
패턴 매칭을 이용해 특정 물체를 찾았는데 실제 환경에서 실험을 해보니까 실내에서는
괜찮은 결과 나오는데 야외에서 날씨가 변덕스러울때는 이거 원 엉뚱한거 인식해서 지들끼리
놀고 있는걸 지켜보니까 환장하는줄 알았습니다^^.

물체의 특징점을 이용해서 물체인식을 하는 SIFT와 SURF을 두가지 OpenCV을 이용해서 테스트 해봤는데
시뮬레이션 환경에서 한대의 컴퓨터에서 3대의 로봇의 영상을 동시에 처리하니까 SIFT는 상당히 버거운 면이
종종 나타나더군요.

그래서, SURF을 이용해서 물체 인식을 실험하고 있는 중 입니다. 

OpenSURF의 소스와 관련 문서를 분석하고 만들어서 좀 괜찮은 결과가 나오는 과정까지 2달정도 걸렸는데
만드는건 시간이 별로 안걸리는데 이전 논문의 성능을 보니까 너무 빨라서 왜 나는 저렇게 안나오는거지
무지 고민하느라 그런 듯 합니다.

역시, 위대한 연구자 분들께서 제안한 논문들을 보면 참 기발하면서 아름다운 방법을 이용해서 아이디어를
구현하시는데 정말 대단한 듯 합니다. 

데이터베이스에서 추출된 특징점을 매칭하는 것까지 개발이 완료된 상태이지만 아직 디버깅 과정이라
아래는 특징점 추출까지 실행된 영상 입니다.





SURF은 워낙에 문서가 많이 나와있고 영상처리 전문가 분들께서 좋은 내용을 블로그에 업로드 해주셔서
참고가 많이 되었습니다.

우선 일본어이기는 하지만 정말 좋은 내용의 인공지능 관련된 내용이 담긴 블로그!!
여기서 SURF에 관해서 몇 페이지에 걸쳐 자세히 설명해 주셨습니다.

http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20091018/1255862734

위의 페이지 보시면 

「3日で作る高速特定物体認識システム」[1]

http://www.m.cs.osakafu-u.ac.jp/IPSJ_3days/
-3일만에 만드는 고속특정물체인식시스템- 이게 은근히 도움이 많이 됩니다.

3일동안 잠안자고 열심히 이해하면 가능하겠지만 이해를 충분히 하는데 일주일 정도 걸리더군요^^;

그리고 시간나실때 이것도 읽어보시면 도움이 됩니다.
「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」[2]
Crossing the Semantic Gap : Towards the Understanding of Image and Video Contents

세상에 넘어야 할게 천지인데 문서 제목 자체가 압박이 오네요^^;

좀 나중에 발견한 사실이지만, 일어 한자만 봐도 열이 뻗치고 책을 덮는 사람들을 위해서 친절하게
번역해 주신 HAENAKI 님의 블로그를 보시면 위의 내용을 한글로 볼 수 있습니다.
그리고, 친절하게 OpenCV을 이용하여 코딩과 소스 분석까지 해 놓으셨네요.

http://www.haenaki.com/118

HAENAKI 님 좋은 내용 감사합니다.