Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2013.11a
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  • Pages.1536-1539
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  • 2013
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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3D Object Recognition Using Appearance Model of Feature Point

특징점 Appearance Model을 이용한 3차원 물체 인식

  • Joo, Seong-Moon (Chonnam National University Electronics Computer Engineering) ;
  • Park, Jae-Wan (Chonnam National University Electronics Computer Engineering) ;
  • Lee, Chil-Woo (Chonnam National University Electronics Computer Engineering)
  • 주성문 (전남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박재완 (전남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이칠우 (전남대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2013.11.08
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Abstract

3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

Keywords