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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.2
- 수록면
- 138 - 145 (8page)
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LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing) is a method which describes image features by exploiting the geometric relationship between their neighbors. Inherently, it is more robust to large view change and poor scene texture than conventional texture-based feature description methods. However, LLAH strongly requires that image features should be detected with high repeatability. The problem is that such requirement is difficult to satisfy in real applications. To alleviate the problem, this paper proposes a method that improves the matching rate of LLAH by exploiting together the brightness of features. Then, it is verified that the matching rate is increased by about 5% in experiments with synthetic images in the presence of Gaussian noise.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 밝기 정보를 결합한 LLAH
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (8)
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D. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, International J ournal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110, 2004.
T. Nakai, K. Kise, and M. Iwamura. “Use of Affine Invariants in Locally Likely Arrangement Hashing for Camera-Based Document Image Retrieval,” Proceeding of International Workshop on Document Analysis Systems, pp. 541-552, 2006.
H. Uchiyama and H. Saito, “Random Dot Markers,” Proceeding of IEEE Virtual Reality, pp. 35-38, 2011.
B.K. Seo, H. Uchiyama, and J.I. Park, “stAR: Visualizing Constellations with Star Retrieval,” Proceeding of SIGGRAPH ASIA, 2011.
H. Uchiyama and E. Marchand, “Toward Augmenting Everything: Detecting and Tracking Geometrical Features on Planar Objects,” Proceeding of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, pp. 17-25, 2011.
T. Nakai, K. Kise, and M. Iwamura. “Use of Affine Invariants in Locally Likely Arrangement Hashing for Camera-Based Document Image Retrieval,” Proceeding of International Workshop on Document Analysis Systems, pp. 541-552, 2006.
H. Uchiyama and H. Saito, “Random Dot Markers,” Proceeding of IEEE Virtual Reality, pp. 35-38, 2011.
B.K. Seo, H. Uchiyama, and J.I. Park, “stAR: Visualizing Constellations with Star Retrieval,” Proceeding of SIGGRAPH ASIA, 2011.
H. Uchiyama and E. Marchand, “Toward Augmenting Everything: Detecting and Tracking Geometrical Features on Planar Objects,” Proceeding of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, pp. 17-25, 2011.
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