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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 가을 학술발표논문집 제23권 제2호(A)
발행연도
1996.10
수록면
383 - 386 (4page)

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본 연구에서는 효율적인 인덱싱 기법을 사용한 3차원 물체 인식 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 입력 영상에서 검출되는 feature들에 가장 잘 부합하는 후보 모델의 인덱싱을 위해 feature의 모델 물체에 대한 분별력(discriminatory power)이라는 descision-theoretic measure를 정의하여 사용하였다. 이 분별력(discriminatory power)을 Bayesian이론을 사용하여 확률적으로 도출하였고 계산된 분별력(discriminatory power) 값은 인덱싱 테이블에 feature와 모델 물체들의 대응관계에 대한 정보에 부가하여 저장하였다. 물체 인식시에 off-line으로 계산된 인덱싱 테이블이 입력되고 입력 영상에서 검출된 feature들에 대해서 생성된 물체의 가설들을 검증할 때 검출된 feature들의 물체들에 대한 분별력 (discriminatory power)의 순서대로 검증을 행함으로써 인식 속도를 향상 하였다. 또한, 어떤 feature가 얼마나 잘 추출될 수 있는지의 정도를 feature 그 자체, 시점(viewpoint), 센서의 특성, feature 검출 알고리듬의 함수로 정의하여 위에 언급한 feature의 모델 물체에 대한 분별력의 계산에 포함시켰다.

목차

요약

제1절 서론

제2절 시스템 개관

제3절 feature의 물체에 대한 분별력 (discriminatory power)

제4절 인데싱 테이블의 구축

제5절 결론

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