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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.7
- 수록면
- 830 - 837 (8page)
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본 논문에서는 미래 전장 환경에서 원격의 로봇 운용자로부터 부여된 임무를 수행하는 무인지상로봇(Unmanned Ground Vehicle)의 취득 영상을 대상으로 한다. 로봇이 탐지한 영상에서 실시한 다양한 객체를 분리해내는 과정과 미리 보유하고 있는 적 객체 정보를 활용한 해당 객체 식별을 위해 본 논문에서는 전장 배경에서 실시간 관심 객체 분리를 위한 능동 윤곽 모델(active contour model)인 고속 적응형 스네이크( fast adaptive snake)알고리즘과 분리된 객체의 식별을 위한 패턴 기반 부분 매칭(pattern based partial matching)기법을 제안한다. 수행된 다양한 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 관심 객체의 분리와 인식에 있어 효율적인 동시에 무인지상 로봇의 활용한 전장 환경 인식의 최적화된 수행이 가능함을 확인한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌
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