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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 706 - 709 (4page)
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This paper proposes an image registration algorithm that uses features obtained from a deep convolutional neural network. The proposed algorithm first extracts feature maps from the image using pre-trained convolutional neural network. Then we construct cost function based on the feature similarity and motion smoothness. The cost function is optimized by belief-propagation algorithm and coarse-to-fine scheme. Experimental results show that the features trained by deep learning leads better registration results than conventional descriptors such as SIFT.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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