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학술저널
저자정보
장혜수 (KAIST) 이영준 (한국해양과학기술원) 김기섭 (KAIST) 김아영 (한국과학기술원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제15권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
1 - 7 (7page)

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In this paper, we introduce the methodology that utilizes deep learning-based front-end to enhance underwater feature matching. Both optical camera and sonar are widely applicable sensors in underwater research, however, each sensor has its own weaknesses, such as light condition and turbidity for the optic camera, and noise for sonar. To overcome the problems, we proposed the opti-acoustic transformation method. Since feature detection in sonar image is challenging, we converted the sonar image to an optic style image. Maintaining the main contents in the sonar image, CNN-based style transfer method changed the style of the image that facilitates feature detection. Finally, we verified our result using cosine similarity comparison and feature matching against the original optic image.
#Sonar #Deep Learning #Underwater #Feature Matching

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 조사
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
References

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