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자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Donghwa (Division of Computer & Communication Engineering, Daegu University) Kim, Hyungjin (Urban Robotics Laboratory, Korea Advanced Institute of Science and Technology) Jung, Sungwook (Urban Robotics Laboratory, Korea Advanced Institute of Science and Technology) Myung, Hyun (Urban Robotics Laboratory, Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
테크노프레스 Advances in robotics research Advances in robotics research 제2권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
33 - 44 (12page)

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This paper presents a novel feature detection algorithm called depth-hybrid speeded-up robust features (DH-SURF) augmented by depth information in the speeded-up robust features (SURF) algorithm. In the keypoint detection part of classical SURF, the standard deviation of the Gaussian kernel is varied for its scale-invariance property, resulting in increased computational complexity. We propose a keypoint detection method with less variation of the standard deviation by using depth data from a red-green-blue depth (RGB-D) sensor. Our approach maintains a scale-invariance property while reducing computation time. An RGB-D simultaneous localization and mapping (SLAM) system uses a feature extraction method and depth data concurrently; thus, the system is well-suited for showing the performance of the DH-SURF method. DH-SURF was implemented on a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU), respectively, and was validated through the real-time RGB-D SLAM.
#speeded-up robust feature #SURF) #depth-hybrid #red-green-blue depth #RGB-D) sensor #simultaneous localization and mapping #SLAM)

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