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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 91 - 98 (8page)
이용수
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본 논문에서는 수중로봇에 쓰일 수 있는 카메라 영상을 기반으로 하는 인공표식물의 인식 및 추종 기법을 제안한다. 문제를 풀기 위해 제안된 방법은 인식과 추종의 두 개의 단계로 이루어져 있으며 인식단계에서는 물체의 외형에 관한 특징을 분석한 후 비선형 최적화 알고리즘을 통하여 알맞은 목표물로 분류한다. 이 후 추종 단계에서는 분류된 목표물에서 색깔 히스토그램을 추출한 후 meanshift 추종 법을 이용하여 지속적으로 추종하는 방법을 택하였다. 히스토그램 매칭 시에는 Bhattacharyya 거리를 계산하는 방법을 이용하였다. 결과적으로 제안하는 접근법은 수중로봇의 영상처리 분야에 다음과 같은 공헌을 할 것으로 기대한다. 1) 제안하는 방법은 카메라의 움직임으로 생기는 물체의 자세변화나 크기 변화에도 강인하게 대처할 수 있으며 2) 카메라 센서를 통한 방법이므로 초음파 센서 등의 기기들에 비하여 가격 경쟁력이 우수하다. 3) 또한 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이는 특징 점을 기반으로 한 방법이 탁도 변화에서는 형태를 기반으로 한 방법보다 열등할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 4) 마지막으로 제안된 방법의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 수치적으로 검증해 보았다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 국내외 연구동향
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (37)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. Collins. / 2003 / Mean-shift blob tracking through scale space / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition II : 234 ~ 240
2. [학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2000 / Mean shift: A robust approach toward feature space analysis / IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell
3. [학술대회논문] - R. D. Changjjang Yang / 2005 / Efficient mean-shift tracking via new similarity measur / IEEE Conference on Computer Vision andm Pattern Recognition
4. [학술지(정기간행물)] - D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2)
5. [학술지(정기간행물)] - T. T. Herbert Bay / 2008 / Surf:speeded up robust features / Computer Vision and Image Understanding 10 : 346 ~ 359
2. [학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2000 / Mean shift: A robust approach toward feature space analysis / IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell
3. [학술대회논문] - R. D. Changjjang Yang / 2005 / Efficient mean-shift tracking via new similarity measur / IEEE Conference on Computer Vision andm Pattern Recognition
4. [학술지(정기간행물)] - D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2)
5. [학술지(정기간행물)] - T. T. Herbert Bay / 2008 / Surf:speeded up robust features / Computer Vision and Image Understanding 10 : 346 ~ 359
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