ICA-SIFT를 이용한 물체인식

김현오; 오인권; 남궁재찬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김현오 (광운대학교) 오인권 (3DNuri) 남궁재찬 (광운대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제8권 제4호

발행연도: 2010.4

수록면: 115 - 125 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

ICA-SIFT를 이용한 물체인식

김현오 , 오인권 , 남궁재찬 한국정보기술학회논문지 2010.04 학술저널

2007

ICA-SIFT를 이용한 물체인식

김현오 , 남궁재찬 대한전자공학회 학술대회 2007.11 학술대회자료

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물체인식은 영상처리 및 다양한 응용분야에서 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 이러한 연구 과정속에서 물체를 인식하는 주된 방법 중에 하나는 특징기반 물체인식 방법이다. 그 중 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에 관계없는 특성을 가진 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘이 제안되었다. 그러나 이 알고리즘은 카메라의 이동 또는 영상의 시점 변화에 따른 정합 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 인식의 성능을 개선하고자 SIFT 특징점 주변 영역에 ICA를 적용시킨 ICA-SIFT(Independent Component Analysis-Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해서 좀 더 강인한 정합 성능을 얻을 수 있었으며, SIFT보다 평균 약 7.9%의 성능향상을 확인할 수 있었다. 또한 오정합 데이터를 제거하여 신뢰할 수 있는 정합 데이터만을 사용하여 더 정확한 인식이 가능하도록 하였다.

#object recognition #SIFT #ICA #keypoint

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1. [학술지(정기간행물)] - F. Arman / 1993 / Model-based object recognition in dense-range images - a review / ACM Computing Surveys 25 (1) : 5 ~ 43

2. [학술지(정기간행물)] - T. Poggio / 1990 / A network that learns to recognize three-dimensional object / Nature 343 : 263 ~ 266

3. [학술지(정기간행물)] - C. Schmid / 1996 / Combining greyvalue invariants with local constraints for object recognition / in Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition : 872 ~ 877

4. [학술대회논문] - D. G. Lowe / 1999 / Object recognition from local scale-invariant features / in Proceedings of International Conference on Computer Vision : 1150 ~ 1157

5. [학술대회논문] - R. P. Rao / 1995 / Natural basis functions and topographic memory for face recognition / in Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence : 10 ~ 17

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