국부 삼진 패턴(Local Ternary Pattern, LTP)은 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 사용되는 지역 질감 기술자(local texture descriptor)의 일종이다. 국부 이진 패턴(Local Binary Pattern, LBP)의 확장된 형태로, 2007년 Xiaoyang Tan과 Bill Triggs에 의해 어려운 조명 조건에서의 얼굴 인식을 위해 처음 제안되었다.
정의 및 원리
국부 삼진 패턴은 중심 픽셀과 주변 이웃 픽셀 간의 관계를 이진값(0 또는 1)이 아닌 삼진값(-1, 0, 1)으로 표현한다. 구체적으로, 중심 픽셀값을 c, 미리 정의된 임계값을 k라고 할 때, 주변 픽셀 p는 다음과 같이 세 가지 값 중 하나로 부호화된다:
- p > c + k 이면 1
- p > c - k 이고 p < c + k 이면 0
- p < c - k 이면 -1
이러한 삼진 부호화는 국부 이진 패턴(LBP)이 균일한 영역에서 잡음에 민감하다는 단점을 개선한다. 임계값 k를 통해 작은 픽셀값 변화를 무시함으로써 잡음에 대한 내성이 향상된다.
LBP와의 차이점
국부 이진 패턴(LBP)은 중심 픽셀보다 크거나 같으면 1, 작으면 0으로 이진 부호화하는 반면, 국부 삼진 패턴(LTP)은 세 가지 값으로 부호화하여 보다 세밀한 질감 정보를 포착할 수 있다. 그러나 삼진 패턴은 3^P개(P는 이웃 픽셀 수)의 경우의 수를 가지므로 히스토그램 차원이 크게 증가한다는 단점이 있다. 예를 들어 8개의 이웃 픽셀을 사용할 경우 LBP는 256(2^8)차원인 반면, LTP는 6,561(3^8)차원이 된다. 이 문제를 해결하기 위해 일반적으로 삼진 패턴을 상위(upper) LBP와 하위(lower) LBP로 분해하여 사용한다.
활용 분야
국부 삼진 패턴은 다음과 같은 분야에서 활용된다:
- 질감 분류(Texture Classification): 다양한 질감 이미지의 패턴 인식에 사용된다.
- 얼굴 인식(Face Recognition): 조명 변화가 심한 환경에서 LBP보다 우수한 성능을 보인다.
- 이동 물체 검출(Moving Object Detection): 동적 배경 모델링에 적용되어 감시 카메라 영상에서 움직이는 물체를 검출한다.
- 연기 검출(Smoke Detection): 화재 조기 감지를 위한 영상 처리에 활용된다.
- 지형 분류(Geomorphon): 지리정보시스템(GIS)에서 지형 패턴 분류를 위해 LTP 개념이 활용되기도 한다.
파생 변형
LTP의 여러 변형이 연구되어 왔다. 확장 국부 삼진 패턴(Extended Local Ternary Pattern, ELTP)은 지역 통계량에 기반한 적응적 임계값을 사용하며, 스케일 불변 국부 삼진 패턴(Scale Invariant Local Ternary Pattern, SILTP)은 스케일 변화에 강건한 특성을 제공한다. 또한 2차원 국부 삼진 패턴(2D-LTP)은 거리 정보와 반사 강도 정보의 공기성(co-occurrence)을 활용하여 환경 인식에 사용된다.
