한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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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)
DOI QR Code
특징점 Appearance Model을 이용한 3차원 물체 인식
3D Object Recognition Using Appearance Model of Feature Point
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Joo, Seong-Moon
(Chonnam National University Electronics Computer Engineering) ;
- Park, Jae-Wan (Chonnam National University Electronics Computer Engineering) ;
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Lee, Chil-Woo
(Chonnam National University Electronics Computer Engineering)
- 발행 : 2013.11.08
초록
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.
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