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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.10
- 수록면
- 1,243 - 1,251 (9page)
이용수
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본 논문에서는 차량의 헤드라이트 영상에 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 적용하여 획득한 특징점을 이용하여 차량의 모델을 인식하는 차종 인식 방법을 제안한다. 보다 정확도 높은 차종 인식을 구현하기 위해서 특징점들의 분포로부터 동질성(homogeneity)을 계산하여 인식 정확성의 척도로 두었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 국내 54종의 차량 영상으로부터 촬영된 400장의 실험 영상을 이용해 실험한 결과, 제안한 방법은 90%의 인식률과 16.45의 평균 동질성을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 차종 인식을 위한 전처리 단계
4. 차종 인식 및 실험 결과
5. 결론
참고문헌
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