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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 395 - 403 (9page)
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Image processing for object detection and identification has been studied for supply chain management application with various approaches. Among them, feature pointed detection algorithm is used to track an object or to recognize a position in automated supply chain systems and a depth image based feature point detection is recently highlighted in the application . The result of feature point detection is easily influenced by image noise. Also, the depth image has noise itself and it also affects to the accuracy of the detection results. In order to solve these problems, we propose a novel hybrid filtering mechanism for depth image based feature point detection, it shows better performance compared with conventional hybrid filtering mechanism.
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참고문헌 (19)
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D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features From Scale-Invariant Keypoints / International journal of computer vision 60 (2)
E. Mair / 2010 / Adaptive and Generic Corner Detection Based on the Accelerated Segment Test / Proceedings of Springer Conference on Computer vision : 183 ~ 196
E. Rosten / 2006 / Machine Learning for High-speed Corner Detection / Proceedings of Springer Conference on Computer Vision : 430 ~ 443
G. Saygili / 2014 / Hybrid Kinect Depth Map Refinement for Transparent Objects / Proceedings of IEEE International Conference on Pattern Recognition : 2751 ~ 2756
H. Bay / 2006 / Surf:Speeded up Robust Features / Proceedings of Springer Computer vision : 404 ~ 417
E. Mair / 2010 / Adaptive and Generic Corner Detection Based on the Accelerated Segment Test / Proceedings of Springer Conference on Computer vision : 183 ~ 196
E. Rosten / 2006 / Machine Learning for High-speed Corner Detection / Proceedings of Springer Conference on Computer Vision : 430 ~ 443
G. Saygili / 2014 / Hybrid Kinect Depth Map Refinement for Transparent Objects / Proceedings of IEEE International Conference on Pattern Recognition : 2751 ~ 2756
H. Bay / 2006 / Surf:Speeded up Robust Features / Proceedings of Springer Computer vision : 404 ~ 417
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