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특징점 Appearance Model Space를 이용한 3차원 물체 인식
저자
주성문, 이칠우
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
출판/발행연도
2014
주제
요약
본 논문에서는 3차원 물체를 특정 축을 중심으로 회전시켜 얻은 복수 영상을 학습 데이터로 활용하여 물체 인식 방법을 제안합니다. 복수 영상의 특징점을 하나의 특징 공간으로 합성하고 기하학적 관계를 이용하여 중복 영역을 제거하는 모델을 생성하여 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있습니다. 실험 결과, SIFT 알고리즘만으로는 어려웠던 3차원 물체의 다양한 외관 인식이 가능함을 확인했습니다.
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