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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.5
- 수록면
- 597 - 602 (6page)
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In this paper, we propose a Scale Invariant Feature Transform (SIFT) descriptor based on Discrete Gaussian-Hermite Moments (DGHM). The proposed method is robust for variations such as illumination, rotation, scale, and viewpoint in feature extraction. We evaluated the performance of the proposed method under deformation conditions and compared the proposed method with other conventional SIFT algorithm. Evaluation results show that the proposed method is more invariant and distinctive than the conventional SIFT.
목차
Abstract
1. 서론
2. DGHM-based SIFT Descriptors
3. 실험 및 결과
4. 결론
감사의 글
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