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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 770 - 779 (10page)
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모델 기반 카메라 추적은 카메라 영상에서 추적 대상(객체 혹은 장면)의 3 차원 모델을 추적하여 카메라의 3 차원 움직임(회전과 변이)을 추정하는 과정을 말한다. 그러나, 일반적인 실 환경에서 3 차원 모델을 안정적으로 추적하는 것은 매우 힘들다. 이로 인해 카메라의 3 차원 움직임 결과는 매우 불안정하게 떨리게 되는데, 이를 흔히 지터라고 한다. 본 논문에서는 지터를 감소시키기 위해 모션 블러 측정을 통해 카메라의 2 차원적인 움직임 크기를 대략적으로 추정하는 방법을 제안하고, 추정된 크기에 따라 3 차원 모델 추적 결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 및 사용자 평가를 통해 제안된 방법을 이용함으로써, 정확성이나 속도의 저하없이 57% 정도의 지터가 감소되는 것을 확인하였다.
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참고문헌 (12)
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/ / http://en.wikipedia.org/wiki/Knearest_ neighbor_algorithm
A. Shahrokni / 2004 / Texture boundary detection for real-time tracking / Proc. of Euro. Conf. on Computer Vision : 566 ~ 577
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scaleinvariant keypoints / Int. J. Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
H. Bay / 2008 / Speeded-up robust features (SURF) / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
H. Park / 2009 / Analytic fusion of visual cues in model-based camera tracking / Proc. of Int. Conf. on VRCAI : 215 ~ 220
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