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본 논문에서는 ORB 알고리즘을 기반으로 하는 다중객체 인식 구현을 위하여 개선된 매칭 기법을 제안한다. 객체 인식 알고리즘으로 잘 알려진 SURF 알고리즘은 객체인식에 강인하지만 연산량이 많아 실시간으로 구현하기에는 어려운 단점이 있다. 따라서 ORB 알고리즘을 활용하여 객체를 인식하였고, 실시간 다중객체인식을 위해 매칭 단계를 개선하여 속도를 약 70% 향상 시켰다.
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1. [학술지(정기간행물)] - Dae Hoon Kim / 2012 / Real-time Multi-objects Recongnition and Trancking Scheme / Journal of KONI 16 (2)
2. [학술지(정기간행물)] - D. G. Lowe / / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
3. [학술지(정기간행물)] - H. Bay / 2008 / Speeded-up roubst features / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
4. [학술대회논문] - E. Rublee / 2011 / ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF / Computer Vision and 2011 IEEE International Conference : 2564 ~ 2571
5. [학술대회논문] - E. Rosten / 2006 / Machine learning for high-speed corner detection / In European Conference on Computer 1
2. [학술지(정기간행물)] - D. G. Lowe / / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
3. [학술지(정기간행물)] - H. Bay / 2008 / Speeded-up roubst features / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
4. [학술대회논문] - E. Rublee / 2011 / ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF / Computer Vision and 2011 IEEE International Conference : 2564 ~ 2571
5. [학술대회논문] - E. Rosten / 2006 / Machine learning for high-speed corner detection / In European Conference on Computer 1
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