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본 논문에서는 동기화 되어 얻어진 컬러(RGB) 영상과 깊이(Depth) 영상을 상호 보완적으로 사용하여 다수의 객체 구역화 하고 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 영상을 기반으로 하여 배경이 되는 평면을 분할(segmentation) 함으로써 영상에 객체가 몇 개 있는지 모르는 상황에서 임의의 다수 객체 검출을 수행한다. 이 검출된 객체들을 포함하는 다수 관심영역(Region of interests)을 기반으로 제안하는 방법은 특징점 검출을 수행하고 기존에 생성한 코드북(codebook)를 활용함으로써 3차원 객체의 자세와 스케일에 관계없는 강건한 BoF(Bag-of-Features)를 생성한다. 이 생성된 BoF 히스토그램은 이후 미리 학습된 랜덤 포레스트(Random Forest) 기반의 구분자(classifier)를 이용함으로써 객체를 인식한다. 제안하는 방법은 임의의 카메라 자세(pose)에서 취득된 영상에 대해서도 사용자의 최소한의 참여를 통해 강건하게 배경을 제거하고 임의 개수의 객체를 검출 할 수 있으며, BoF 모델을 이용함으로써 3차원 객체의 다양한 시점에 대해서도 빠르고 강건한 인식을 지원한다. 제안하는 방법은 증가하는 공간 단위에서의 3차원 객체인식의 핵심 기술로 활용 될 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. RGB-D 영상 기반 다수 객체 구역화 및 인식
3. 구현 분석 및 토의
4. 결론
참고문헌
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