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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 서일홍
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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본 논문에서는 특정 환경 내에서 이동하며 얻은 영상들을 사람이 인식하는 단위와 유사하게 분류하는 방법을 제시하며, 이와 같은 기술이 자동적인 장소 단위 구분 및 새로운 환경 인식에 기여할 수 있을 것이라 기대한다. 주어진 영상들을 분류하기에 앞서 각 영상을 하나의 벡터 형태의 데이터로 다루었으며, 그 과정에서 각 영상이 지닌 특징 중 직선을 추출해서 사용하였다. 공간적 특징이 두드러지는 실내 공간에서의 장소 인식(place recognition)에 있어 일반적으로 쓰이는 특징점(point feature)을 사용한 경우에 비해 직선이 유용하게 사용될 수 있다는 점을 제시한 기존 연구를 바탕으로, 본 논문에서 다루는 장소 단위의 영상 분류에도 직선이 보다 유용하게 사용될 수 있음을 실험적으로 보였다. 본 연구에서는 영상에서 직선을 추출해 사용하는 것과 더불어 vocabulary tree를 사용해 bag-of-words 개념을 적용하였고 영상 사이의 유사도를 수치화하였다. 그 뒤 각 영상을 하나의 데이터 포인트로 보고 graph cut method 중 spectral clustering 알고리즘을 사용해 전체 영상들을 특정 개수의 그룹으로 분류하였는데, 이때 그룹의 수는 그래프 이론 분야에서 제안한 분류 결과의 성능을 평가하는 수식을 응용하여 구하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 평가를 위해 세 종류의 실내 환경에서 얻은 영상들에 대해 직선 이외의 다른 feature들을 적용한 분류 결과를 제시하였고, 사람이 나눈 결과와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다.
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