지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.9
- 발행연도
- 2016.9
- 수록면
- 1,034 - 1,042 (9page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
영역기반 영상정합은 미리 정의된 특징의 도움 없이 영상을 정합할 수 있기 때문에, 기계학습과 접목된다면 이론 상 다양한 영상정합 문제에 적용 가능하다. 그러나 신속한 정합을 위하여, 미리 정의된 특징을 탐지하여 패치 쌍 후보를 선정에 사용하는데, 이는 영역기반 방법의 적용성에 제약을 준다. 이를 해소하기 위하여 본 연구에서는 단순히 두 패치의 관련도 뿐만 아니라 두 패치가 어느 정도 공간 상 떨어져 있는지에 대한 정보를 제공하는 ConvNet Dart를 개발하였다. 이러한 정보를 기반으로 효율적으로 패치 쌍 탐색공간을 줄일 수 있었다. 추가로 Dart가 제대로 작동할 수 없는 영역을 식별하는 ConvNet Fad를 개발하여 정합의 정밀도를 높였다. 본 연구에서는 이들을 딥러닝으로 학습하였으며, 이를 위해 소수의 정합된 영상에서 다량의 예제를 생성하는 방법을 개발하였다. 마지막으로 단순한 영상정합 문제에 성공적으로 적용하여, 이러한 방법론이 작동하는 것을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. ConvNet 설계
4. 학습 방법
5. 영상 정합
6. 실험 결과
7. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - S. Saxena / 2014 / A Survey of Recent and Classical Image Registration Methods / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 7 (4) : 167 ~ 176
[학술지(정기간행물)] - F. Oliveira / 2014 / Medical image registration:a review / Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 17 (2) : 73 ~ 93
[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521 : 436 ~ 444
[학술지(정기간행물)] - O. Russakovsky / 2015 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge / International Journal of Computer Vision 115 : 211 ~ 252
[인터넷자원] - P. Fisher / / Descriptor matching with convolutional neural networks: a comparison to SIFT
[학술지(정기간행물)] - F. Oliveira / 2014 / Medical image registration:a review / Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 17 (2) : 73 ~ 93
[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521 : 436 ~ 444
[학술지(정기간행물)] - O. Russakovsky / 2015 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge / International Journal of Computer Vision 115 : 211 ~ 252
[인터넷자원] - P. Fisher / / Descriptor matching with convolutional neural networks: a comparison to SIFT
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
딥러닝 기반 위성영상 정합에 대한 연구
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2021 .11
-
고해상도 광학영상 간 정밀 정합을 위한 정합노이즈 추정
한국측량학회 학술대회자료집
2017 .04
-
파노라마 영상을 위한 3차원 회전각 이용 영상 정합법 연구
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2017 .11
-
3차원 뇌 자기공명 영상의 비지도 학습 기반 비강체 정합 네트워크
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
2019 .01
-
고속 전역 정합법에서 정밀도 및 속도 향상을 위한 매개변수 분석
한국정보통신학회논문지
2021 .06
-
Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification
지능정보연구
2018 .03
-
KOMPSAT-3A 영상을 활용한 딥러닝 기반 고해상도 위성영상 정합쌍 추출 알고리즘의 적용성 평가
한국측량학회 학술대회자료집
2022 .04
-
Convolutional Neural Networks기반 항공영상 영역분할 및 분류
한국항행학회논문지
2015 .01
-
정합 정밀도 판단을 위한 효과적인 기준
한국정보통신학회논문지
2021 .05
-
고속 전역 정합법에서의 다중 매개변수 분석
한국정보통신학회논문지
2023 .11
-
의미론적 연관성 분석을 위한 영상정합 동향
전자공학회지
2017 .08
-
여과계수 차등기준기법을 이용한 웨이블렛 변환기반 다중영상센서의 영상정합 구현
전자공학회논문지
2020 .11
-
스테레오 비전을 이용한 마커리스 정합 : 특징점 추출 방법과 스테레오 비전의 위치에 따른 정합 정확도 평가
전자공학회논문지
2016 .01
-
포인트 클라우드 정합 시스템 자동화를 위한 개선된 정합 평가 방법
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2020 .07
-
정합 쌍의 통계적 분석을 이용한 정형/비정형 객체 영상의 적응적 정합 방법
전자공학회논문지
2015 .01
-
파노라마 실감영상 제작을 위한 영상정합 기술
한국통신학회지(정보와통신)
2018 .08
-
히스토그램 블록 기반 유사 영상 맵 생성 및 영상 합성 알고리즘
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2016 .06
-
고해상도 위성영상 간 상호등록을 위한 딥러닝 기반의 오정합쌍 제거
한국측량학회 학술대회자료집
2022 .04
-
에지 성분 분석을 통한 정사 위성 영상을 가진 구조물 특징 영역의 정합 성능 추정
한국정보기술학회논문지
2018 .08
-
키 프레임 추출을 통한 영상 정합 기법
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2016 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0