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이동 중 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 장소를 인지하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 건물 내에서 이동하면서 카메라에 의해 포착된 영상 정보를 분석하여 현재 장소를 파악하고 카메라 영상에 관련 정보를 증강하는 비디오 기반 실시간 장소인식 시스템을 제안한다. 영상의 전역적 특징을 이용한 기존 연구들은 장면의 부분적인 폐색이나 잡음에 민감하고, 물체인식을 행하는 지역적 특징 의존 방식은 계산량이 많아 실시간 적용이 어렵다. 또한, 그러한 특징들로부터 장소인식 결과를 도출하기 위해서는 통계적 그래프 기반 모델이나 베이시안 네트웍등이 이용되어 왔는데, 전자의 경우 장소 이동의 확률을 얻기 위한 많은 통계 데이타가 필요하며, 후자는 장소 이동문맥을 활용하지 못하므로 물체 인식 결과에만 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서는 장소 문맥 정보를 활용하면서 영상의 지역적, 전역적 특징추출법의 결합을 통해 부분 폐색 및 잡음에 대한 전역적 방법의 민감성을 보완하고, 지역적 방법의 느린 처리속도를 보완한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 건물 내부를 이동하면서 장소에 대한 정보를 얻는 정보증강 시스템에 적용하여 실시간 성능을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실시간 장소 인식 시스템의 설계
4. 구현 및 결과
5. 결론 및 향후연구
참고문헌

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