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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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영상으로부터 표면이 구조 및 성질을 추출해 내는 대부분의 초기 비전 문제들은 ill-posed 문제이다. 따라서 초기 비전의 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. 그러나, regularization 이론은 불연속 문제와 여러 모듈간의 정보 통합 문제등을 정확히 다루지 못하는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 MRF와 GRF의 등가성 및 Bayesian 추정 이론에 근거한 확률모형을 이용하여 regularization 이론의 한계를 극복할 수 있음을 보이고자 한다.

목차

요약

Ⅰ 서론

Ⅱ 확률론적 접근법

Ⅲ 옵티컬 플로우를 위한 확률 모형

Ⅳ 에너지 함수의 최소화

Ⅴ 실험 결과

Ⅵ 결론

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