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본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역 모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
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참고문헌 (13)
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A. Jaimes / 2007 / Multimodal Human Computer Interaction: A Survey / Computer Vision and Image Understanding 108 (1) : 116 ~ 134
C. Papageorgiou / 2000 / A Trainable System for Object Detection / International Journal of Computer Vision 38 (1) : 15 ~ 33
Danjjela Vukadinovic / 2005 / Fully Automatic Facial Feature Point Detection Using Gabor Feature Based Boosted Classifiers / IEEE Conference on System, Man and Cybermetics 2005
H. Z. Sun / 2008 / Robust Extraction of Moving Objects from Image Sequences / Proc. of the Conference on Computer Vision : 961 ~ 964
K. K. Sung / 1998 / Example-Based Learning for View-Based Human Face Detection / IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (1)
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K. K. Sung / 1998 / Example-Based Learning for View-Based Human Face Detection / IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (1)
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