KR101885961B1 - 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법은 좌표 및 방향 정보를 포함하는 복수의 제1 이미지를 저장하여 데이터 베이스를 구축하는 단계; 상기 복수의 제1 이미지와, 위치 추정을 원하는 제2 이미지의 특징점 매칭을 통해 상기 복수의 제1 이미지 중에서 상기 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출하는 단계; 및 상기 제2 및 제3 이미지의 비율을 계산하여 상기 제2 이미지의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법 및 장치{METHOD OF ESTIMATING THE LOCATION OF OBJECT IMAGE-BASED AND APPARATUS THEREFOR}

본 발명은 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 자세하게는 측정된 이미지를 통해 이미지가 촬영된 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 기술이다.

최근 IT 기술의 지속적인 발전과 스마트기기의 보급화로 인해 실내 및 실외의 위치정보는 더욱 중요시되고 있다. 특히 위치정보는 보안, SNS, 날씨 뿐만 아니라 다양한 형태로 가공되어 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해 중요시되고 있다.

위치 추정이란 대상의 위치를 알아내는 근본적인 문제와 함께 무인로봇, 무인자동차와 같은 자율주행 시스템의 추적(Tracking) 성능과도 밀접하게 연관되므로 매우 중요하다. 실외의 위치추정 기술의 경우 대부분 위성통신을 기반으로 이루어지는 GPS 방식과 이동통신망을 기반으로 이루어지는 네트워크 기반의 위치추정 기술이 많이 연구중이다. GPS의 사용이 불가능한 실내의 경우 이를 대체하여 위치를 추정하기 위해 다양한 방법들이 연구되고 있는데 그 중 가장 많이 연구되고 있는 방법은 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법으로 삼각측량 기반의 위치추정과 Fingerprint 기반의 위치추정 연구가 많이 연구중이다. 또한 MF(Magnetic field)와 같은 지구의 고유자원을 이용한 추정 기술도 연구되고 있다.

그러나 이와 같이 신호의 세기를 기반으로 위치 추정이 이루어지는 경우 신호가 도달하지 않는 음영지역에서의 위치정확도가 매우 낮고, 신호의 간섭으로 인해 교란되는 위치에서의 위치 보정 작업을 필요로 한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 신호세기를 이용한 방법이 아닌 카메라를 이용한 추정 방법이 많이 연구되고 있으며 그 대표적인 예로 SLAM과 Marker-based, Stereo vision-based와 같은 방법들이 이에 해당한다. 그러나 이러한 기존의 카메라 기반의 추정 기법의 경우 추정의 단계가 매우 복잡하거나 지속적인 인프라의 관리를 필요로 하며 상대적인 거리값이 아닌 물체의 절대적인 위치를 알아내는 것에는 매우 비합리적인 방법들이다.

위치를 알아내기 위한 방법으로, 실외의 경우 위성신호를 이용하거나 이동통신망을 이용한 방법들이 존재한다. 실내의 경우 주로 WiFi와 같은 실내에 구축된 다수의 AP(Access point)를 이용하여 사용자의 위치를 추정하고 있다.

하지만, 이러한 종래의 기술들은 GPS의 경우 실내, 지하, 터널 등과 같은 환경에서는 사용이 불가하다. 또한, 이동통신망을 이용한 위치추정의 경우 그 정확도가 낮으며, 실내 AP 기반의 위치추정의 경우 AP의 위치가 변하거나 그 수가 증감하는 경우 시스템을 새롭게 구축해야 한다는 한계가 있다.

한국 등록특허 10-0927096

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 촬영, 수집된 이미지를 통해 실내 및 실외에서 사용자의 절대적인 위치를 파악하는 것을 목적으로 한다.

발명의 실시예에 따른 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법은 좌표 및 방향를 포함하는 복수의 제1 이미지를 저장하여 데이터 베이스를 구축하는 단계; 상기 복수의 제1 이미지와, 위치 추정을 원하는 제2 이미지의 특징점 매칭을 통해 상기 복수의 제1 이미지 중에서 상기 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출하는 단계; 및 상기 제2 및 제3 이미지의 비율을 계산하여 상기 제2 이미지의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

발명의 실시예에 따른 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 장치는 좌표 및 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 복수의 제1 이미지를 저장하는 데이터 베이스; 상기 복수의 제1 이미지와, 위치 추정을 원하는 제2 이미지의 특징점 매칭을 통해 상기 복수의 제1 이미지 중에서 상기 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출하는 유사 이미지 검출부; 및 상기 제2 및 제3 이미지의 비율을 계산하여 상기 제2 이미지의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함한다.

발명의 실시예에 따른 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법 및 장치는 카메라로 획득되는 이미지만을 이용하여 사용자의 위치를 파악하며 이를 위해 사전에 각각의 설정한 위치지점에서 이미지를 획득하여 획득된 이미지의 방향과 좌표정보를 포함시켜 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 위치에서 획득된 이미지와 기 구축된 데이터베이스 이미지의 유사도 판별을 통해 가장 유사한 데이터베이스 이미지를 찾고, 검출된 데이터베이스 이미지와 사용자 입력 이미지 간의 이미지 비율을 이용하여 위치 오차를 2차적으로 보정하여 최종적인 사용자의 위치를 추정할 수 있다.

도 1은 발명의 실시예에 따른 객체 위치 추정 장치의 구성을 간략히 나타내는 도면이다.
도 2는 발명의 실시예에 따른 데이터 베이스의 구성을 간략히 나타내는 도면이다.
도 3은 발명의 실시예에 따른 유사 이미지 검출부의 구성을 간략히 나타내는 도면이다.
도 4는 발명의 실시예에 따른 위치 보정부의 구성을 간략히 나타내는 도면이다.
도 5는 발명의 실시예에 따라 데이터 베이스를 구축하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 발명의 실시예에 따라 촬영된 입력 이미지와 데이터 베이스 이미지의 특징점 추출 및 매칭을 나타내는 도면이다.
도 7은 발명의 실시예에 따라 촬영 이미지의 위치를 보정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 8은 발명의 실시예에 따라 이미지의 획득 거리별 비율의 변화를 나타내는 도면이다.
도 9는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.

도 1은 발명의 실시예에 따른 객체 위치 추정 장치의 구성을 간략히 나타내는 도면이다.

도시된 바와 같이, 발명의 실시예에 따른 객체 위치 추정 장치는 데이터 베이스(100), 유사 이미지 검출부(200) 및 위치 보정부(300)를 포함한다.

데이터 베이스(100)는 구역별로 구분된 복수의 이미지가 저장되어 있다. 복수의 이미지는 특정한 구역, 건물 내에서 촬영될 수 있으며, 각각의 이미지는 위치 정보, 방향 정보를 포함할 수 있다.

유사 이미지 검출부(200)는 데이터 베이스(100)에 저장된 제1 이미지와, 위치 추정을 원하는 촬영된 제2 이미지의 특징점 매칭을 통해 제1 이미지 중에서 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출한다.

위치 보정부(300)는 검출된 제3 이미지의 비율과 제2 이미지의 비율을 계산하여 제2 이미지와 제3 이미지의 거리 차이를 계산하고, 상기 거리차이를 반영하여 보정함으로써 제2 이미지가 촬영된 위치를 추정한다. 이에 대해서는 도 7 및 도 8을 참고하여 설명한다.

도 2는 발명의 실시예에 따른 데이터 베이스의 구성을 간략히 나타내는 도면이다.

데이터 베이스(100)는 이미지 획득부(110), 이미지 좌표 설정부(120) 및 이미지 방향설정부(130)를 포함할 수 있다.

이미지 획득부(110)는 데이터 베이스의 구축에 필요한 복수의 이미지를 획득할 수 있다. 상기 이미지는 특정 구역, 건물 내에서 촬영된 이미지를 의미한다.

이미지 좌표 설정부(120)는 이미지의 위치 정보를 설정하고, 위치 정보는 각 이미지가 촬영된 위치에 관한 정보를 의미한다. 위치 정보는 좌표의 형태로 이미지에 대응하여 저장될 수 있다.

이미지 방향설정부(130)는 이미지가 촬영하고 있는 방향을 설정한다. 동일한 위치 정보라고 할지라도, 촬영하고 있는 방향은 상이할 수 있다. 예를 들어, 동일한 위치에서 각각 동, 서, 남, 북을 향하고 네 장의 이미지를 촬영한 경우 상기 네 장의 이미지의 위치 정보는 동일하나, 방향 정보는 상이하다.

방향 정보는 동, 서, 남, 북을 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정하는 것은 아니며 특정 지점에서 진행 가능한 모든 방향의 이미지를 획득할 수 있다. 이에 대해서는 도 5를 참조하여 기술한다.

데이터 베이스(100)는 상기의 과정을 통해 좌표 정보 및 방향 정보를 포함하는 복수의 이미지를 저장할 수 있다.

도 3은 발명의 실시예에 따른 유사 이미지 검출부의 구성을 간략히 나타내는 도면이다. 유사 이미지 검출부(200)는 흑백영상 변환부(210), 이미지 특징점 추출부(220) 및 특징점 매칭부(230)를 포함한다.

흑백영상 변환부(210)는 획득된 사용자의 입력 이미지인 제2 이미지와 데이터베이스에 저장된 제1 이미지를 흑백으로 변환한다. 상기 변환 과정은 이미지의 특징점을 추출하기 위한 사전 작업에 해당한다.

이미지 특징점 추출부(220)는 제1 및 제2 이미지에서 픽셀들의 변화도(gradient)를 비교하여 특징점을 추출하고 노이즈를 제거한다.

특징점(feature point)은 디지털 이미지의 특징을 나타낼 수 있는 점으로서, 다른 점들과 구별될 수 있는 점들이며, 일반적으로 물제의 경계, 꼭지점 등에 위치한다. 사진의 크기와 내용에 따라 달라질 수 있으나, 보통 사진 한 장 당 수천개의 특징점이 추출된다.

특징점은 이미지 매칭에서 매우 중요한 역할을 하기 때문에, 이미지 프로세싱이나 컴퓨터 비전 분야에서 가장 필수적인 작업들 중 하나이다. 이미지 매칭은 특징점을 이용하여 동일한 물체를 촬영한 두 개의 사진들에서 대응되는 부분을 찾아내는 작업인데, 물체/장면 인식, 3차원 구조 계산, 스테레오 매칭, 동작 추적, 파노라마 이미지 생성 등의 다양하게 응용될 수 있다.

특징점 매칭부(230)는 특징점 매칭을 통해 제1 이미지 중에서 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출한다. 즉, 제3 이미지는 데이터 베이스에 저장되어 있는 복수의 제1 이미지 중에서, 제2 이미지와 가장 유사한 이미지를 의미한다.

도 4는 발명의 실시예에 따른 위치 보정부의 구성을 간략히 나타내는 도면이다. 위치 보정부(300)는 비율 계산부(310) 및 위치 추정부(320)를 포함한다.

비율 계산부(310)는 상기의 과정에서 검출한 제3 이미지와 제2 이미지의 비율을 계산한다. 사용자에 의해 촬영된 제2 이미지가 데이터 베이스에 저장된 제3 이미지와 완벽하게 동일하지 않은 경우, 제2 이미지가 촬영된 위치를 정확히 추정할 수 있도록 촬영 위치에 따른 두 이미지 사이의 비율을 보정한다.

위치 추정부(320)는 상기 비율 계산부(310)에서 계산한 비율을 반영하여 제2 이미지가 촬영된 실제 위치를 추정한다.

도 5는 발명의 실시예에 따라 데이터 베이스를 구축하는 방법을 나타내는 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, a 지점의 좌표 정보는 (x,y) 평면으로 표현할 수 있다. 또한, a지점에서 진행 가능한 방향은 동, 서, 남, 북의 4 방향이므로 각각의 진행 가능 방향을 향해 이미지를 촬영하고 각 이미지는 좌표 정보와 방향 정보를 포함하여 데이터 베이스에 저장된다.

b 지점의 좌표 정보도 (x,y) 평면으로 표현할 수 있다. 또한, b지점에서 진행 가능한 방향은 동, 서의 2 방향이므로 각각의 진행 가능 방향을 향해 이미지를 촬영하고 각 이미지는 좌표 정보와 방향 정보를 포함하여 제 이미지로 데이터 베이스에 저장된다. 실시예에서 각 지점의 거리는 5m의 간격을 두고 촬영되었으나, 필요에 따라 다르게 설정될 수 있으며 이에 대해 한정하는 것은 아니다.

도 6은 발명의 실시예에 따라 촬영된 입력 이미지와 데이터 베이스 이미지의 특징점 추출 및 매칭을 나타내는 도면이다.

도 6의 우측 이미지는 데이터 베이스에 저장된 제1 이미지이고, 좌측의 이미지는 위치 추정을 위하여 촬영된 제2 이미지이다. 또한, 도 6(a)는 흑백 영상 변환 및 이미지의 특징점을 검출한 것을 나타내고, 도 6(b)는 특징점의 노이즈를 제거하여 제1 및 제2 이미지의 특징점을 매칭한 결과를 나타낸다. 상기와 같은 특징점 매칭을 통해 제2 이미지와 가장 유사도가 높은 제1 이미지를 검출한다.

도 7은 발명의 실시예에 따라 촬영 이미지의 위치를 보정하는 방법을 나타내는 도면이다.

사용자에 의해 입력된 제2 이미지와 검출된 데이터 베이스의 제3 이미지 간의 비율을 계산하는 것으로 제2 이미지가 제3 이미지에서 어느 정도 범위를 차지하는지를 빨간색 박스로 도시하였다. 상기 박스의 크기가 감소할수록 제2 및 제3 이미지의 거리차이가 큰 것을 의미한다.

도 8은 발명의 실시예에 따라 이미지의 획득 거리별 비율의 변화를 나타내는 도면이다. 제2 및 제3 이미지의 비율차이를 이용하여 거리를 보정할 때 이미지에 나타나는 거리에 따라 선형적으로 비율이 변화하므로 이를 고려하여 제2 이미지의 위치를 보정한다.

도 9는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.

도시된 바와 같이, S100에서 데이터 베이스를 구축한다. 상기 데이터 베이스는 복수의 제1 이미지를 획득하고 상기 제1 이미지 각각에 좌표 정보 및 방향 정보를 포함하여 저장하는 것으로 구축될 수 있다.

이미지의 방향 정보는 진행 가능한 방향에 대해서만 저장될 수 있다. 즉, 도 5의 a 지점에서는 진행 가능한 방향이 동, 서, 남, 북의 4 방향이므로, 4 방향에 대해 각각 이미지를 저장하나, b 지점에서는 진행 가능한 방향이 동, 서의 2 방향이므로, 2 방향에 대해 복수의 제1 이미지를 저장한다.

다음으로, 제1 이미지와, 사용자에 의해 촬영된 제2 이미지의 특징점을 매칭하여 데이터 베이스에 저장된 복수의 제1 이미지 중에서 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출한다(S200).

다음으로, 제3 이미지와 제2 이미지의 비율을 계산한다. 제2 이미지와 제3 이미지의 비율이 동일하면 제2 이미지가 촬영된 위치는 제3 이미지가 촬영된 위치와 동일한 것으로 산정하고, 제2 이미지와 제3 이미지의 비율이 상이하면 제2 이미지가 촬영된 위치는 비율을 고려하여 제3 이미지가 촬영된 위치에서 상대적으로 얼만큼 이격되었는지를 계산하고 이를 고려하여 최종적으로 제2 이미지를 촬영한 사용자의 위치를 추정한다.

상술한 실시예에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의하여 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다.

따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 이상에서 실시예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 데이터 베이스
110: 이미지 획득부
120: 이미지 좌표 설정부
130: 이미지 방향설정부
200: 유사 이미지 검출부
210: 흑백영상 변환부
220: 이미지 특징점 추출부
230: 특징점 매칭부
300: 위치 보정부
310: 비율 계산부
320: 위치 추정부

Claims (6)

1. 좌표 및 방향 정보를 포함하는 복수의 제1 이미지를 저장하여 데이터 베이스를 구축하는 단계;
   상기 복수의 제1 이미지와, 위치 추정을 원하는 제2 이미지의 특징점 매칭을 통해 상기 복수의 제1 이미지 중에서 상기 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출하는 단계; 및
   상기 제2 및 제3 이미지의 비율을 계산하여 상기 제2 이미지의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,
   상기 데이터 베이스를 구축하는 단계는,
   데이터 베이스의 구축에 필요한 복수의 제1 이미지를 획득하는 단계;
   상기 복수의 제1 이미지의 위치 정보를 설정하는 단계; 및
   상기 복수의 제1 이미지가 촬영하고 있는 방향을 설정하는 단계를 포함하고,
   상기 복수의 제1 이미지 각각은 촬영 지점에서 진행 가능한 방향들 각각을 향해 촬영된 이미지이고, 촬영 위치의 특성에 따라 획득되는 복수의 제1 이미지의 방향 정보가 달라지고,
   상기 위치 정보는 (x,y) 평면으로 표현되는 좌표 정보이고, 상기 방향 정보는 방위각으로 구분되는 것을 특징으로 하는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제3 이미지를 검출하는 단계는 상기 제1 및 제2 이미지를 흑백으로 변환하는 단계;
   상기 변환된 각각의 이미지의 특징점을 추출하고 노이즈를 제거하는 단계; 및
   상기 제2 이미지와 유사도가 가장 높은 제3 이미지를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 제2 이미지의 위치를 추정하는 단계는 상기 제2 및 제3 이미지 비율에 따라 제2 이미지의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 방법.
   
4. 좌표 및 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 복수의 제1 이미지를 저장하는 데이터 베이스;
   상기 복수의 제1 이미지와, 위치 추정을 원하는 제2 이미지의 특징점 매칭을 통해 상기 복수의 제1 이미지 중에서 상기 제2 이미지와 가장 유사한 제3 이미지를 검출하는 유사 이미지 검출부; 및
   상기 제2 및 제3 이미지의 비율을 계산하여 상기 제2 이미지의 위치를 추정하는 위치 보정부를 포함하고,
   상기 데이터 베이스는,
   데이터 베이스의 구축에 필요한 복수의 제1 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
   상기 복수의 제1 이미지의 위치 정보를 설정하는 이미지 좌표 설정부; 및
   상기 복수의 제1 이미지가 촬영하고 있는 방향을 설정하는 이미지 방향 설정부;를 포함하고,
   상기 복수의 제1 이미지 각각은 촬영 지점에서 진행 가능한 방향들 각각을 향해 촬영된 이미지이고, 촬영 위치의 특성에 따라 획득되는 복수의 제1 이미지의 방향 정보가 달라지고,
   상기 위치 정보는 (x,y) 평면으로 표현되는 좌표 정보이고, 상기 방향 정보는 방위각으로 구분되는 것을 특징으로 하는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 장치.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 위치 보정부는 상기 제2 및 제3 이미지 비율을 계산하는 비율 계산부; 및
   상기 비율에 따라 제2 이미지의 위치를 보정하는 위치 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 장치.
   
6. 제4항에 있어서,
   상기 특징점 매칭은 이미지에 포함되는 픽셀들의 변화도(gradient)를 비교하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지를 기반으로 한 객체 위치 추정 장치.
   

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