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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 27 - 32 (6page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2024.19.1.27
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Recently, there has been a growing interest in integrating physical toys into video gaming within the game
content business. This paper introduces a novel method that leverages low-cost camera as an alternative to using
sensor attachments to meet this rising demand. We address the limitations associated with low-cost cameras and
propose an optical design tailored to the specific environment of model car recognition. We overcome the inherent
limitations of low-cost cameras by proposing an optical design specifically tailored for model car recognition. This
approach primarily focuses on recognizing the underside of the car and addresses the challenges associated with this
particular perspective. Our method employs a transfer learning model that is specifically trained for this task. We have
achieved a 100% recognition rate, highlighting the importance of collecting data under various camera exposures. This
paper serves as a valuable case study for incorporating low-cost cameras into vision systems.
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