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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강선경 (원광대학교) 소인미 (원광대학교) 김영운 (원광보건대학) 이상설 (원광대학교) 정성태 (원광대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제10권 제7호
발행연도
2007.7
수록면
923 - 933 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

SVM과 LDA를 이용한 마커 검출 및 인식의 성능 향상
강선경 ,  소인미 ,  김영운 외 2명 멀티미디어학회논문지 2007.07 학술저널

2006

SVM과 LDA를 이용한 마커 검출 및 인식의 성능 향상
강선경 ,  김영운 ,  소인미 외 1명 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
#SVM(Support Vector Machine) #LDA(선형 판별 분석) #Marker Detection(마커 검출) #Marker Recognition(마커 인식) #Principal Component Analysis(주성분 분석)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 마커 검출
3. 마커 인식
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

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1. [보고서] - I. Poupyrev / 2000 / ARToolkit User Manual, Version 2.33 google schola 2. [학술대회논문] - M. Fiala / 2005 / ARTag, a fiducial marker system using digital techniques / Proc. of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 590 ~ 596 google schola 3. [학술대회논문] - X. Zhang / 2001 / Mobile computing and industrial augmented reality for real-time data access / Proc. of IEEE Int'l Conference on Emerging Technologies and Factory Automation : 583 ~ 588 google schola 4. [학술대회논문] - M. Appel / 2000 / Registration of technical drawings and calibrated images for industrial augmented reality / IEEE Workshop on Applications of Computer Vision : 48 ~ 55 google schola 5. [학술대회논문] - N. Osawa / 2005 / Distributed automatic camera control system tracking markers for distance education / Proc. of International Conference on Information Technology: Research and Education : 377 ~ 381 google schola

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