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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 63 - 69 (7page)
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특징 기반 영상 인식 방법은 객체의 특징을 이용하므로 템플릿 정합에 비해 고속으로 수행될 수 있다. 불변 특징 기반의 파노라마 생성은 영상 인식의 한 응용으로서, 두 영상 간의 특징점 정합에 많은 처리 시간이 필요하다. 본 논문에서는 특징 강도 정보를 이용하여 특징점 정합 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. SURF 알고리즘으로 특징점들을 추출한 후, 특징 강도 정보를 계산하여 강한 특징점들을 선택하여 특징 정합에 사용한다. 특징 강도가 강한 특징점들은 그렇지 않은 특징점들 보다 더 의미 있다고 볼 수 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법은 특징 강도 정보를 사용하지 않았을 때보다 40% 이상 처리 속도의 향상을 보였다.
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참고문헌 (14)
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David G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision
Matthew Brown / 2002 / Invariant Features from Interest Point Groups / Proceedings of the 13th British Machine Vision Conference :253~262
Matthew Brown / 2007 / Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features / International Journal of Computer Vision 74(1):59~73
M. Brown / 2003 / Recognising Panoramas / Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision (ICCV03) 2:1218~1225
Heung-Yeung Shum / 2003 / Panoramic Image Mosaics
Matthew Brown / 2002 / Invariant Features from Interest Point Groups / Proceedings of the 13th British Machine Vision Conference :253~262
Matthew Brown / 2007 / Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features / International Journal of Computer Vision 74(1):59~73
M. Brown / 2003 / Recognising Panoramas / Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision (ICCV03) 2:1218~1225
Heung-Yeung Shum / 2003 / Panoramic Image Mosaics
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