[컴퓨터비전] 7. 매칭

7.1 매칭의 기초

• 매칭: 두 영상에서 추출한 특징을 비교하여 동일한 객체를 찾는 과정
• 보통 특징 기술자 간의 거리(유클리디안 거리, 해밍 거리 등)를 비교해 가장 가까운 특징쌍을 찾음
• KNN 매칭: 최근접 이웃 K개를 찾는 방법. 일반적으로 k=2로 설정하고, 1위와 2위 거리 비율(예: 0.8 이하) 조건을 걸어 신뢰도 높은 매칭만 선택
• RANSAC과 조합: 잘못된 매칭(외란)을 걸러내는 데 사용됨

7.2 빠른 최근접 이웃 탐색

• 고차원 벡터에서 빠르게 최근접 이웃을 찾기 위한 알고리즘 필요
• 브루트 포스 방식은 정확하지만 속도가 느림
• KD-트리
• FLANN

7.3 기하 정렬과 변환 추정

• 매칭된 점들을 기반으로 기하학적 정합성 검증 필요
• Homography: 두 영상 간의 평면 변환 모델
• RANSAC
• 변환 행렬 추정: 회전, 이동, 스케일 등의 기하 변환 파라미터 계산

7.4 웹과 모바일 응용

• 실시간 객체 인식 및 추적에 사용됨
• 모바일 환경 고려사항
• 서버-클라이언트 구조
• 웹 기반 서비스