메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최건찬 (세종대학교) 한종기 (세종대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제28권 제4호
발행연도
2023.10
수록면
44 - 53 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Feature extraction은 간단한 컴퓨터 비전 기술부터 VR, AR, 로봇공학 등 최첨단 기술에 이르기까지 다양한 기술에 활용될 수 있으며 따라서 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 Feature extraction 방법에 해당하는 SIFT, SURF, ORB 등의 기술은 각자 나름대로 촬영 환경 변화에 강인한 feature를 얻기 위해 다양한 방법을 사용하지만, 모든 상황에서 유연한 feature를 얻기에는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 최근 다양한 Neural Network를 기반으로 하는 feature extraction 및 feature matching 방법이 연구되고 있다. 본 글에서는 Feature extraction에 대해 설명하고, 최근에 많이 활용되고 있는 Neural Network 기반의 feature extraction 및 feature matching 기술들을 소개한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
II. SuperPoint[7]
III. LoFTR[8]
IV. 알고리즘 성능 비교
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089241505