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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박종승 (서강대학교) 박운상 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.1
발행연도
2015.1
수록면
93 - 96 (4page)

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이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된 특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에 있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고 이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다.
#특징점 추출 #SIFT #고차 미분 계수 #이미지 검색 #스케일 공간 #Keypoint extraction #higher-order derivatives #image retrieval #scale space

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 스케일 공간 고차 미분 방식
3. 스케일 공간 고차 미분의 정규화
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
S. Prabhakar / 2003 / Biometric recognition : security and privacy concerns / IEEE Security & Privacy 1(2):33~42 google schola D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scaleinvariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110 google schola H. Bay / 2006 / Speeded-up robust features / Proc. of European Conference of Compuver Vision :404~417 google schola E. Rublee / 2011 / Orb : An efficient alternative to sift or surf / Proc. of International Conference on Computer Vision :2564~2571 google schola M. Grabner / 2006 / Fast approximated sift / Proc. of the Asian Conference on Computer Vision :918~927 google schola

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