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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 111 - 116 (6page)
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This paper presents a novel object extraction method using a micro air vehicle (MAV) for improving the robustness of occlusion. The proposed method is based on saliency of objects for extracting regions of interest (RoIs) using scale invariant feature transform (SIFT) features and segmentation of target objects using GrabCut, which requires advance learning. We obtained original aerial photographic time-series image datasets using a MAV. Results of experiments revealed that object extraction accuracies measured using precision, recall, and F-measure improved according to the MAV movement for images with changing rates of collusion between two objects: a chair and a table. Especially for images of a chair, which is smaller than the table, our method functioned well for the extraction of object regions. For improving extraction accuracy based on the result to extract the table, an advanced mechanism combined with flight patterns is necessary to adjust the suitable distance between the MAV and a target object.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED STUDIES
3. MAV
4. AUTOMATIC ROI EXTRACTION AND SEGMENTATION METHOD
5. EVALUATION EXPERIMENT
6. CONCLUSION
REFERENCES
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