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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1992.11
- 수록면
- 581 - 594 (14page)
이용수
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영상으로부터 표면의 구조 및 성질을 추출해 내는 대부분의 초기 비젼 문제들을 ill-posed 문제이다. 따라서 초기 비젼의 여러 모듈 가운데 하나인 옵티컬 플로우의 계산 역시 ill-posed 문제이며 이는 적절한 제약 조건을 도입하여 가능한 해의 공간을 제한하는 Regularization 이론으로 해결할 수 있다. Regularization 이론은 초기 비젼 문제들에 대해 만족할 만한 해를 제공해 주지만 불연속 문제와 여러 모듈간의 정보 통합 문제 등을 정확히 다루지 못하는 한계를 갖는다.
본 논문은 옵티컬 플로우 문제에 적용되었던 Regularization 이론을 고찰해 보고 그의 한계를 논의한 후 Regularization으로는 다룰 수 없었던 불연속 문제를 해결하기 위하여 확률 모형의 이용을 제안한다. 이에 따라 옵티컬 플로우 필드는 MRF로서 모형화되며 Bayesian 추정이론에 근거하여 계산된다.
본 논문은 옵티컬 플로우 문제에 적용되었던 Regularization 이론을 고찰해 보고 그의 한계를 논의한 후 Regularization으로는 다룰 수 없었던 불연속 문제를 해결하기 위하여 확률 모형의 이용을 제안한다. 이에 따라 옵티컬 플로우 필드는 MRF로서 모형화되며 Bayesian 추정이론에 근거하여 계산된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Regularization 이론
Ⅲ. 확률론적 접근법
Ⅳ. 옵티컬 플로우를 위한 확률 모형
Ⅴ. 영상 회복 및 윤곽선 추출
Ⅵ. 옵티컬 플로우의 계산
Ⅶ. 에너지 함수의 최소화
Ⅷ. 실험 결과
Ⅸ. 결론
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