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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 896 - 899 (4page)
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In the field of computer vision, many algorithms for object recognition are being researched. Among them, feature-based SURF (Speeded Up Robust Features) algorithm is outstanding in terms of speed and accuracy compared to other algorithms. However, the SURF algorithm has the drawback of failing to recognize objects due to mismatching of corresponding points in detecting corresponding points. This thesis paper has actualized object-recognition system based on SURF and RANSAC (Random Sample Consensus) to enhance object recognition rate, suggesting pattern-recognition filtering. Also, through experiments, the results of object recognition rate was suggested.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Body
3. Experiment and Analysis
4. Conclusion
References
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