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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
윤상두 (서울대학교) 최진영 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2015.6
수록면
567 - 570 (4page)

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In this paper, we propose a novel framework to estimate 3D cuboids from RGB-D cameras. Since 3D object recognition models are usually heavy, they have a bottleneck when matching the models to 3D space. To solve this problem, our cuboid estimation is proposed. Since our method can reduce non-object regions of the 3D space efficiently, we can expect the significant speed-up on 3D object recognition. Our framework first learns the distinctive key-points of the objects. Then, we train 3D cuboid voting model, and finally we refine the estimated cuboids by finding the minimal bounding cuboids. The efficiency of our algorithm is demonstrated by the experiments. The quantitative and qualitative experimental results show that our method has a good performance.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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