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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 49 - 55 (7page)
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In this paper, we propose a fast interest point detection method using SURF algorithm. Since the SURF algorithm needs a great computations to detect the interest points and obtain the corresponding descriptors, it is not suitable for real-time based applications. In order to overcome this problem, the interest point detection step is parallelized by OpenMP and SIMD based on analysis of the scale space representation process and localization one in the step. The simulation results demonstrate that processing speed is enhanced about 55% by applying the proposed method.
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/ / OpenSURP Library
D. B. Kirk / 2010 / Programming Massively Parallel Processors: A Handon-Approach / NVIDIA
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale ? Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
H. Bay / 2008 / Speeded-Up Robust Features(SURF) / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
J. Svab / 2009 / FPGA based Speeded Up Robust Features / Proceedings of IEEE International Conference on Technologies for Practical Robot Applications : 35 ~ 41
D. B. Kirk / 2010 / Programming Massively Parallel Processors: A Handon-Approach / NVIDIA
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale ? Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
H. Bay / 2008 / Speeded-Up Robust Features(SURF) / Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359
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