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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정현조 (Kwangwoon University) 유지상 (Kwangwoon University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제40권 제12호
발행연도
2015.12
수록면
2,363 - 2,371 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

클러스터링을 통한 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법
정현조 전자공 2017.01 학위논문

2015

시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법
정현조 ,  유지상 한국통신학회논문지 2015.12 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으로 부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
#viewpoint change #homography transform #Mashing

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (14)

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[학술지(정기간행물)] - D. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / Int. J. Comput. Vision 60 (2) : 91 ~ 110 google schola [학술지(정기간행물)] - K. Mikolajczyk / 2004 / Scale & affine invariant interest point detectors / Int. J. Comput. Vision 60 (1) : 63 ~ 86 google schola [학술지(정기간행물)] - K. Mikolajczyk / 2005 / A performance evaluation of local descriptors / Pattern Anal. and Machine Intell. 27 (10) : 1615 ~ 1630 google schola [학술지(정기간행물)] - K. Midolajczyk / 2005 / A comparison of affine region detectors / Int. J. Comput. Vision 65 (1) : 43 ~ 72 google schola [학술대회논문] - E. Rosten / 2006 / Machine learning for high-speed corner detection / 9th Eur. Conf. Comput. Vision : 430 ~ 443 google schola

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