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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김효종 (광주과학기술원) 최태선 (광주과학기술원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2015년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2015.6
수록면
187 - 190 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

초점 형상 복원을 위한 인공신경망 기법
김효종 ,  최태선 Proceedings of KIIT Conference 2018.06 학술대회자료

2017

인공신경망을 이용한 삼차원 형상복원 시스템에서의 성능 사전점검 법을 이용한 학습률 선택 방법
김효종 ,  최태선 Proceedings of KIIT Conference 2017.06 학술대회자료

2015

정밀 근사 인공신경망을 이용한 3차원 형상 복원
김효종 ,  최태선 Proceedings of KIIT Conference 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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기존의 SFF 방법들은 단일 프레임에서의 초점 측정으로 인해 정확한 깊이맵을 제공하지 못했다. 추후 연구를 통해 인공신경망을 이용한 SFF 방법이 개발되었고 이는 기존의 방법들 보다 더 좋은 성능을 보였다. 이 논문에서는 더 정확한 깊이맵 복원을 위해 정밀 근사 인공신경망 기법을 제시한다. 이 방법은 초점 측정 시에 추정 FIS의 평균 그레이 레벨을 이용하기 때문에 인공신경망 학습마다 초점이 FIS에 점점 가깝게 된다. 제안된 방법은 기존 SFF 방법보다 더 좋은 성능을 보이며, RMSE와 상관값이 상당히 개선되었다.
#3-D Shape Recovery #Shape #From Focus #SFF #Artificial Neural Network #Depth estimation #Focus Measure

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 정밀 근사 인공신경망 기법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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