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이희열 (경북대학교) 김종환 (경북대학교) 김세윤 (경북대학교) 최병재 (대구대학교) 문상호 (영남이공대학) 박길흠 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2010.2
수록면
116 - 122 (7page)

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본 논문은 표적의 회전, 크기 변화, 이동 변화, 자세변화 등의 기하학적 변환에 강인한 표적 분류 방법을 제안한다. 우선 표적의 회전, 크기변화, 이동 변화에 대해서는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 특징 벡터들의 유사도, 스케일비, 오리엔테이션의 범위들을 이용한 CM(Confidence Map)에 기반하여 표적을 분류한다. 한편 표적의 자세 변화에 대응하기 위해 다양한 각도에서 획득한 표적 영상의 DB(database)를 이용한다. 각도의 범위는 실행 시간과 샘플링 간격에 따른 성능을 비교, 분석하여 결정한다. 제안한 표적 분류 방법의 성능을 평가하기 위해 기하학적 변화가 있는 여러 가지 영상에 대해 실험한다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 우수한 분류 성능을 보임을 증명한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. DB 영상과 특징 벡터의 구성 방법
3. 새로운 표적 분류 알고리즘의 설계
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

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