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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 249 - 252 (4page)
이용수
초록· 키워드
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The SURF(Speeded Up Robust Features) algorithm produces novel scale and rotation invariant feature points and their descriptors which can be used for many image processing applications including object recognition, tracking, panorama image creation, and 3-D image restoration. In this paper, we show a fixed point modeling procedure of the SURF algorithm which is to eventually be implemented in DSP(digital signal processor) or hardware. We use recall and precision as the criteria of the similarity between the floating point and fixed point models. Under the criteria, we fixed the bit width of the variables and the size of the lookup tables. As an experimental result of using total 100 test images, non-concordance rate 4% for recall and 6% for precision error was configured. The obtained fixed point model will be further improved using moving pictures with application constraints.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 알고리즘
Ⅲ. 고정 소수점 모델 구현
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
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