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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 966 - 969 (4page)
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영상 스티칭은 다수의 영상을 넓은 시야각의 단일 영상으로 합성하는 기술로써 군사, 의료, 천문 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 정확한 영상 스티칭을 위해서는 입력 영상 간의 공통 영역 탐색이 중요한데, 주로 특징점(Keypoint)을 활용하는 특징 기반 서술자가 활용되고 있다. 이때 특징점은 밝기, 회전 등 변환에도 동일 영역을 나타내는 지점을 지칭하지만, 입력 영상 간에 밝기나 시점이 크게 다른 경우에는 다른 지점의 특징점이 추출될 수 있기에 매칭 정확도가 저하될 수 있다. 또한, 영상 내 지나치게 많은 특징점 후보가 있거나 매우 적은 경우에도 매칭 정확도가 저하될 수 있다. 최근에는 딥러닝 기반 특징점 추출 및 매칭 알고리즘이 제안되었으며, 영상 간의 밝기나 시점이 크게 다른 상황에서도 특징점 매칭이 가능한 것을 실험으로 나타냈다. 그러나 특징 기반 특징점 추출 및 매칭의 정확도 평가는 True Matching과 False Matching을 선택하는 과정에서 객관성이 떨어지는 방법으로 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 매칭된 특징점을 활용한 Task 결과의 정확도를 통해서 특징점 추출 및 매칭 정확도를 평가하는 특징 기반 서술자 간 특징점 추출 및 매칭 정확도 평가 방법을 제안하고자 한다.
목차
요약
1. 서론
2. 배경 기술
3. 본론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
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