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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.9
- 수록면
- 1,647 - 1,658 (12page)
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RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. RGB+D 획득 시스템
3. 제안된 신뢰도 측정 방식
4. 신뢰도 영상 기반 깊이영상 후처리
5. 실험결과
6. 결론
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