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본 논문은 동일한 특징을 사용하여 정형 객체와 비정형 객체 영상들을 정합할 수 있는 적응형 정합 방법을 제안한다. 이를 위한 방법으로 우선 기하학적 검증으로 두 영상의 정합 여부를 결정하고 정합 정보를 생성한다. 그리고 정합 정보의 통계적 분석을 통해 비정형 정합 쌍과 비정합 정합 쌍을 분류하는 결정 경계를 구한다. 제안된 방법의 성능 평가 결과는 기존의 방법과 비교하였을 때, 복잡도는 낮았으며, 정합 성공률과 정확도는 높아짐을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 정형/비정형 객체 영상 정합 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
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1. [기타자료] - CDVS / 2011 / Call for Proposals for Compact Descriptors for Visual Search, ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/N12201
2. [학술지(정기간행물)] - Lowe David G. / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 2 (60) : 91 ~ 110
3. [학술대회논문] - J. Matas / 2002 / Robust Wide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions / Proc. 13th British Machine Vision Conference : 384 ~ 393
4. [학술지(정기간행물)] - Mikolajczyk, Krystian / 2004 / Scale & affine invariant interest point detectors / International Journal of Computer Vision 60 (1) : 63 ~ 86
5. [학술대회논문] - Martin A. Fischler / 1980 / Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography / Proc. Image Understanding Workshop : 71 ~ 88
2. [학술지(정기간행물)] - Lowe David G. / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 2 (60) : 91 ~ 110
3. [학술대회논문] - J. Matas / 2002 / Robust Wide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions / Proc. 13th British Machine Vision Conference : 384 ~ 393
4. [학술지(정기간행물)] - Mikolajczyk, Krystian / 2004 / Scale & affine invariant interest point detectors / International Journal of Computer Vision 60 (1) : 63 ~ 86
5. [학술대회논문] - Martin A. Fischler / 1980 / Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography / Proc. Image Understanding Workshop : 71 ~ 88
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