패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법

박진렬; 이승기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박진렬 (주인정보시스템) 이승기 (주인정보시스템)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제6호 (통권 제463호)

발행연도: 2016.6

수록면: 122 - 129 (8page)

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컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 물체인식을 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 그중 특징점(feature) 기반의 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하다. 하지만 SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 대응점 오정합으로 물체인식에 실패하는 단점이 있다. 본 논문은 물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 물체 인식률 향상 결과를 제시하였다.

#Image Recognition #Speeded Up Robust Features #RANSAC #Homography

참고문헌 (8)

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[학술대회논문] - Herbert Bay / 2006 / SURF : Speeded Up Robust Features / European Conference on Computer Vision 2006 3951 : 404 ~ 417

[학술지(정기간행물)] - David G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-incaiant Key Point / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110

[학술대회논문] - Ozuysal. M / 2007 / Fast Keypoint Recognition in Ten lines of Code / Computer Vision and Pattern Recognition 2007

[학술대회논문] - Michael Calonder / 2010 / BRIEF : Binary Robust Independent Elementary Features / European Conference on Computer Vision 2010 6314 : 778 ~ 792

[학술대회논문] - Ethan Rublee / 2011 / ORB : an efficient alternative to SIFT or SURF / International Conference on Computer Vision 2011 : 2564 ~ 2571

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