메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채승호 (연세대학교) 양윤식 (연세대학교) 한탁돈 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제11호 (통권 제480호)
발행연도
2017.11
수록면
154 - 164 (11page)
DOI
10.5573/ieie.2017.54.11.154

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
객체 인식 기술은 컴퓨터 비전 기반 어플리케이션에서 다양하게 사용된다. 본 논문은 급격히 변화하는 환경에서 객체 인식을 위한 실시간 특징점 기반 추적 기법과 포즈 예측 방법에 대해 제안하고자 한다. 실시간 객체 추적을 위한 연구는 이전부터 많이 진행되어 왔지만, 급격한 영상 변화 등 복잡한 환경에서는 아직 개선해야 할 부분들이 존재한다. 이에, 본 논문은 특징점 필터링, 하이브리드 구조 기반의 온라인 학습의 2단계로 구성하여 연구를 진행하였다. 특징점 필터링 단계는 강인한 추적을 위해 특징점 매칭 이전에 수행되는 단계로, 추출된 특징점의 공간적 분포와 질을 고려하여 특징점을 추출한다. 하이브리드 구조기반의 온라인 학습 단계에서는 강인한 포즈인식을 위해 Structured support vector machine (SSVM) 기반 러닝 기법을 적용하였다. 제안하는 시스템의 성능 검증을 위해, 공용 DB 와 자체제작 DB를 포함한 총 13개의 비디오를 사용하여 다양한 검출기-서술자 기반의 성능검증 실험을 진행하고, 최신 연구와의 비교실험을 통해 만족할만한 성능을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 객체의 포즈 추정을 위해 제안하는 기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (30)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0