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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상철 (서강대학교) 김소현 (서강대학교) 김유진 (서강대학교) 류재석 (서강대학교) 낭종호 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제6호
발행연도
2014.6
수록면
364 - 368 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

객체 인식을 위한 SIFT 템플릿 생성 및 매칭 방법
김상철 ,  김소현 ,  김유진 외 2명 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2014.06 학술저널

2013

객체 인식을 위한 SIFT 템플릿 매칭 방법 : Part I: 클러스터링 기반 SIFT 템플릿 생성 방법
김상철 ,  김소현 ,  김유진 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2013.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 카메라를 장착한 하드웨어 기기의 보급으로 영상에서의 객체 인식을 기반으로 한 응용이 늘어나고 있다. 매칭 기반 객체 인식 방법인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)의 경우 1:1 매칭 기반의 방법으로써 비교하고자 하는 대상이 완전히 같은 것이 아닐 경우에 객체의 인식률이 현저히 나빠지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 해당 객체를 대표하는 템플릿 피쳐를 준비한다면 객체의 인식률이 좋아질 것이다. 이러한 템플릿 피쳐를 제공하기 위하여 샘플 이미지의 피쳐를 클러스터링하여 대표 클러스터를 템플릿 피쳐로 선정한다. 이 때 정확도를 높이기 위하여 TF/IDF 방법을 적용하였으며 인식을 위한 Adaptive Threshold를 적용한 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 단순한 SIFT 매칭 방법이나 BoVW방법에 비하여 interclass similarity가 낮은 객체들의 경우 성능이 높게 나옴을 알 수 있었다.
#객체 인식 #SIFT #SIFT Template 매칭 #TF/IDF #클러스터링 #BoVW #object recognition #SIFT template matching #clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 클러스터 기반 SIFT 템플릿 매칭
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
S. C. Kim / 2012 / Applying SIFT Feature to Occlusion, Damage and Rotation Invariant Traffic Sign Recognition / Proc. of the KCC 2012 39(1):351~353 google schola D.W. Kim / 2012 / Non-Marker based Mobile Augmented Reality and its Applications using Object Recognition / Journal of Universal Computer Science 18(20):2832~2850 google schola Lowe D. G. / 2004 / Distinctive Image Feature from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):99~110 google schola 김상철 / 2012 / 휴대단말용 이벤트-기반 사진 경계 분할 및 브라우징 방법 / 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 39(1):59~65 dbpia Mikolajczyk, K. / 2005 / A Performance Evaluation of Local Descriptors / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 10(27):1615~1630 google schola

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