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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,885 - 1,891 (7page)
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평면 물체 인식은 컴퓨터비전의 중요한 문제 중 하나이다. 특히, 대상 평면 물체의 수가 많을 때인 대규모 평면 물체 인식은 여러 컴퓨터비전 응용에서 중요한 역할을 하는 등 그 가치가 높다. 본 논문에서는 실시간 대규모 평면 물체 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 다수의 지역으로 나누고, 공간 지역성을 기반으로 하여 지역별로 지지 후보를 선택한 후 이를 검증한다. 이 과정에서 평면 물체의 전경만이 인식에 사용되고 불필요한 연산이 최소화되어 빠른 속도로 정확한 인식이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법은 약 7%의 정확도 손실만으로 인식 대상 평면 물체의 수를 2,000개로 확장하여도 실시간 인식이 가능함을 보인다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 제안한 방법
Ⅳ. 실험 및 비교 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
K. Mikolajczyk / 2005 / A performance evaluation of local descriptors / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 27(10):1615~1630
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
M. A. Fischler / 1981 / Random sample consensus : a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography / Communications of the ACM 24(6):381~395
O. Chum / 2005 / Matching with PROSAC-Progressive Sample Consensus / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :220~226
이수원 / 2020 / 키포인트 기반의 시각적 지역 특징을 이용한 평면 물체 인식: 비교 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 21(9):1685~1690
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
M. A. Fischler / 1981 / Random sample consensus : a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography / Communications of the ACM 24(6):381~395
O. Chum / 2005 / Matching with PROSAC-Progressive Sample Consensus / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :220~226
이수원 / 2020 / 키포인트 기반의 시각적 지역 특징을 이용한 평면 물체 인식: 비교 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 21(9):1685~1690
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