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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제25권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
476 - 482 (7page)

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이진 특징 기술자의 매칭은 비트 연산에 기반한 해밍 거리를 사용하기 때문에, 실수 연산에 기반한 유클리디안 거리를 사용하는 기존의 비이진 기술자들에 비해 효율적으로 수행된다. 그러나, 많은 수의 고차원 이진 특징 기술자를 매칭하는 것은 기대만큼 빠르지 않다. 그러므로, 실시간 동작이 필수적인 객체(혹은 카메라) 추적과 같은 응용 분야에서는 이진 기술자의 매칭 속도를 보다 향상시킬 수 있는 방법에 대한 요구가 증가해왔다. 본 논문에서는 BRIEF 기술자의 매칭 속도를 향상시키기 위해, 기술자의 각 비트의 식별도(discriminativity)를 계산하여 재배열한 후, 저차원의 기술자의 해밍 거리를 순차적으로 분석해가는 방법을 사용한다. 여기서, 식별도 계산 및 재배열하는 방법에 따라 성능이 달라질 수 있는데, 실험을 통해 각 방법에 의한 성능을 분석하고, 최적의 방법을 모색한다.
#BRIEF 기술자 #부분 해밍 거리 #고속 특징 매칭 #기술자 재배열 #식별도 #BRIEF descriptor #partial Hamming distance #fast feature matching #descriptor rearrangement #discriminativity

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A. Alahi / 2012 / FREAK: Fast retina keypoint / Proc. of CVPR : 510 ~ 517 google schola C. L. Zitnick / 2010 / Binary coherent edge descriptors / Proc. of ECCV : 170 ~ 182 google schola D. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scaleinvariant keypoints / IJCV 60 (2) : 91 ~ 110 google schola E. Rosten / 2006 / ''Machine learning for high-speed corner detection / Proc. of ECCV : 430 ~ 443 google schola E. Rublee / 2011 / ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF / Proc. of ICCV : 2564 ~ 2571 google schola

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