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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제2호
발행연도
2006.2
수록면
252 - 266 (15page)

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컴퓨터 비전 분야에서 다루는 많은 문제는 대부분 수학적 모델을 기반으로 하고 있으며 그 모델의 인수를 예측하는 방법을 사용하여 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구한다. 그런데 입력 데이타 집합에 보통의 잡음에 비해 상대적으로 크기가 큰 이상치가 포함되어 있다면 이것은 부정확한 결과를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용되는 대표적인 방법으로 강건한 예측기법인 RANSAC 알고리즘이 있다. 기존 RANSAC 알고리즘의 가장 큰 문제점은 이상치의 비율과 같은 데이타 분포에 대한 사전지식이 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 매 반복 수행시마다 퍼지분류 기법을 이용하여 전체 데이타를 좋은 샘플집합(good sample set)과 나쁜 샘플집합(bad sample set) 그리고 모호한 샘플집합(vague sample set)으로 분류한 뒤 좋은 샘플집합에서만 샘플링을 해나감으로써 이상치에 대한 제거율과 해의 정확도를 향상시키는 FRANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘을 각각 선형회귀 문제와 호모그래피 계산 문제에 대해 적용했을 때의 성능을 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. FRANSAC 알고리즘

3. 실험 및 결과

4. 결론

참고문헌

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[학술지(정기간행물)] - / 1987. / Robust Regression and Outlier Detection google schola [학술지(정기간행물)] - / 1981. / Robust Statistics google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999 / Robust parameter estimation in Computer Vision 41 (3) : 513 ~ 537 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1981. / Random Sample Consensus : A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography 24 (6) : 381 ~ 395 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / An Evaluation of the Performance of RANSAC Algorithms for Stereo Camera Calibration : 646 ~ 655 google schola

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