컴퓨터 비전 & 패턴 인식 - 26. 이진 기술자

이진 기술자 binary descriptor의 필요성

 

이전에 살펴본 SIFT, PCA-SIFT, GLOH 특징 벡터(특징 기술자)들은

 

각각 128, 20, 128차원으로 여전히 매칭, 물체 추적을 수행하기에는 차원수가 너무 크고

 

SIFT 키포인트의 특징 벡터를 실수로 표현하는 경우 4바이트(float) x 128(개) = 512바이트가 필요.

 

기존 키포인트로 매칭하기에는 키포인트 간 거리 계산시 계산량이 너무 많아짐.

 

 

 

 

 

이진 기술자와 조사 패턴

 

2012 Heinly는 특징점 중심으로 조사 패턴을 이용해 이진열을 만드는 방법을 제안함.

 

특징점 주위 존재 하는 두 화소를 비교할 쌍으로 보고, 명암값을 비교해 이진 값을 생성

 

특징점 주위 수백 개의 쌍을 검사 -> 수백 비트의 이진열 binary string 생성

 

* 아래 그림은 세 비교쌍으로 이진열을 생성하는 과정을 보임

https://www.researchgate.net/publication/281590321_An_improved_MOBIL_descriptor_for_markerless_augmented_reality/figures?lo=1

 

 

 

 

 

 

이진 특징 기술자를 구하는 방법

ref :medium.com/@ulasmezin/brief-descriptor-binary-robust-independent-elementary-features-493d89ea656d

 

위에서 설명한 이진 열은 이진 특징 기술자라고 할수 있으며 0, 1의 값을 갖는 이진 수로 이루어짐.

 

이진 특징 기술자들은 크기가 128, 256, 512 등이 될수 있으며

 

SIFT가 512바이트 크기를 차지했던것과 비교해,

 

128개로 이루어진 이진 특징 기술자는 128비트 정도만 공간을 차지함.

 

구하는 방법은 키포인트 중심으로 S x S 사이즈의 이미지 패치(조사 패턴)을 놓고

 

조사 패턴에 연결된 쌍끼리 값을 비교하여 구하면 되겠다.

 

 

아래의 이진 검사 방법을 보면 p(x)와 p(y)를 비교하는데, 각각 조사 패턴으로 연결된 점 x와 점 y의 강도를 말한다.

 

점 y의 명암 값이 크다면 조사 결과는 1이되고, x값이 크다면 조사 결과는 0이 된다.

 

이미지 패치 p에 비교 쌍(조사 쌍)의 갯수만큼이 이진 특징 백터의 크기가 되겠다.

 

 

 

 

 

 

 

 

조사 쌍들의 예시

 

이진 특징 기술자를 얻으려면 키포인트 주위를 검사할 조사 쌍이 필요한데,

 

아래 그림들 다양한 옵션을 주면서 만든 조사쌍들이며, 특정 확률 분포와 관련이 있음

 

 

G I는 점 X와 점 Y 각각을 균일하게 선정하여 연결시킨 경우

 

G II는 점 X, Y를 가우시안 분포에 따라 임의로 선정하여 연결.

 

G III에서는 X와 Y의 쌍이 가우시안 분포를 따르도록 선택 되었는데.

 

    여기서 x는 0.04 * sigma2를 표준편차로 하는 x를 선정하고,

   

    점 y는 점 x의 평균과 표준편차 0.01 *sigma2에 있는것을 선정

 

G IV는 원형 그리드 내부에 존재하는 점 X와 점 Y를 임의로 선택하여 조사쌍 들을 생성