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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김인수 (포항공과대학교) 성명철 (포항공과대학교) 김대진 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제41권 제6호
발행연도
2014.6
수록면
440 - 447 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

물체인식을 위한 계층적 구조 패턴 기반의 이진 기술자
김인수 ,  성명철 ,  김대진 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2014.06 학술저널

2013

물체인식을 위한 계층적 구조 패턴 기반의 이진 기술자
김인수 ,  성명철 ,  김대진 한국정보과학회 학술발표논문집 2013.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 모바일 시장이 증대하면서 회전, 크기, 어파인 변환에 대해 강인하면서 동시에 고속 처리가 가능한 기술자에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 2차원 영상에서 물체 인식 및 포즈 추정을 위한 영상 표현 기술인 계층적 구조 패턴에 기반한 새로운 이진 기술자(Binary descriptor)를 제안한다. 최근 제안된 이진 기술자 FREAK, BRISK 등의 연구는 기존의 SIFT-like한 기술자의 인식 성능을 유지하면서 속도를 매우 빠르게 개선하였다. 본 논문에서는 기존 연구의 객체 인식의 프레임워크를 기반으로 하는 계층적 구조 패턴 기반의 이진 기술자 생성 방법 및 변화에 강인한 주 방향을 추정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술자의 성능을 평가하기 위하여 물체의 조명, 크기, 회전, 시점 변환이 포함된 물체 인식 DB(KAIST-DB)를 실험에 사용한다. 실험 결과 제안하는 기술자는 실시간 처리가 가능하면서 물체 인식 성능에 대해 기존 기술들 보다 더 높고 안정된 인식률을 보였다.
#물체인식 #이진 기술자 #특징 추출 #ORB #BRISK #FREAK #object recognition #binary descriptor #feature extraction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 계층적 구조의 이진 기술자
3. 기술자 매칭 및 객체 포즈 추정
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - M. Calonder / 2010 / Brief: Binary robust independent elementary features / Computer Vision ECCV 2010 : 778 ~ 792 google schola 2. [학술대회논문] - E. Rublee / 2011 / Orb: an efficient alternative to sift or surf google schola 3. [학술대회논문] - Leutenegger / 2011 / BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints / ICCV 2011 google schola 4. [학술대회논문] - A. Alahi / 2012 / FREAK:Fast Retina Keypoint / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola 5. [학술대회논문] - S. Kim / 2006 / Object Recognition using Generalized Robust Invariant Feature and Gestalt Law of Proximity and Similarity / IEEE CVPR Workshop on Perceptual Organization in Computer Vision google schola

이 논문의 저자 정보

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