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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 74 - 77 (4page)
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본 논문에서는 물체 인식을 위한 SURF와 물체 추적을 위한 Optical Flow(Lucas-Kanade) 두 가지 알고리즘에 병렬 처리 기술을 이용하여 이동 물체를 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 물체 인식 및 추적은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업 중 하나지만 특징점 추출 및 정합 부분은 연상량이 많아 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 제안된 방법에서는 이러한 단점을 줄이고 움직이는 물체를 실시간으로 인식 및 추적하기 위해 대표적인 특징 추출 방법인 SURF와 움직임을 추적하는 방법인 Optical Flow를 이용하였고, 속도 개선을 위해 병렬 처리 기법을 이용하였다. 먼저 DB에 있는 물체와 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 똑같은 물체가 있는지 SURF를 통해 인식한 후 관심영역을 설정하고 관심영역 내에 있는 특징점들의 움직임을 Optical Flow로 추적하는데 이 두 알고리즘을 Multi-Thread를 이용하여 병행으로 처리함으로써 처리 속도와 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 실험을 통하여 성능을 평가하였고 그 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
목차
요약
1. 서론
2. SURF 와 LK 알고리즘 연구
3. 병렬 처리 기술을 이용한 SURF 와 LK 병합
4. 실험 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
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