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지리정보 분야의 영상 데이터 활용성 증대에 따라 길거리의 시각적 정보를 제공할 수 있는 파노라마 영상에대한 관심이 증가하고 있다. 여러 분야에서 길거리 영상을 참조 자료로 활용해 이동 객체에 대한 위치 정보 도출 연구가 이루어지고 있지만, 널리 활용되는 특징점 탐지 알고리즘에 대한 정량적인 성능평가는 부족한 상황이다. 이에본 연구에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform), SURF(Speed Up Robust Features), ORB(Oriented FAST and Rotated Brief) 알고리즘을 대상으로, 파노라마 영상과 평면 영상의 투영법 차이, 카메라 회전에 따른특징점 정확도 변화, 주변 건물 환경 변화에 따른 특징점 정확도 평가를 수행하였고, 각 기법의 장단점과 활용을 위한 방향성을 제시하였다.
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Agarwal, P / 2015 / Metric localization using google street view / Proceedings of 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) :3111~3118
Chen, D. / 2011 / City-scale landmark identification on mobile devices / proceedings of 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :737~744
Google / Google Maps API - Street View Service
Ji, S / 2015 / Particle filtering methods for georeferencing panoramic image sequence in complex urban scenes / ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 105:1~12
Karami, E / 2015 / Image matching using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: Performance comparison for distorted images / Proceedings of 2015 Newfoundland Electrical and Computer Engineering Conference (NECEC)
Chen, D. / 2011 / City-scale landmark identification on mobile devices / proceedings of 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :737~744
Google / Google Maps API - Street View Service
Ji, S / 2015 / Particle filtering methods for georeferencing panoramic image sequence in complex urban scenes / ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 105:1~12
Karami, E / 2015 / Image matching using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: Performance comparison for distorted images / Proceedings of 2015 Newfoundland Electrical and Computer Engineering Conference (NECEC)
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