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지역적, 전역적 특징을 이용한 환경 인식 / 강산들 ; 황중원 ; 정희철 ; 한동윤 ; 심성대 ; 김준모 1

Abstract 1

1. 서론 1

가. 하위수준(low-level) 특징 기반의 환경인식 2

나. 영역(region) 기반 환경 인식 2

다. 정황(context) 기반의 환경 인식 2

2. 이론해석 및 구현방법 3

가. 지역적 수준(local level)에서의 특징점 추출 3

나. 전역적 수준(global level)에서의 특징점 추출 3

다. 두 개의 특성 결합 4

라. SVM 학습과 영상의 위치 매칭(localization) 4

3. 실험결과 4

가. 실험용 데이터 4

나. 매개변수(parameter) 조절 및 Preset 이용 5

다. 실내 영상 테스트 5

라. 실외 영상 테스트 6

4. 결론 7

후기 7

References 7

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In this paper, we propose an integrated algorithm for scene recognition, which has been a challenging computer vision problem, with application to mobile robot localization. The proposed scene recognition method utilizes SIFT and visual words as local-level features and GIST as a global-level feature. As local-level and global-level features complement each other, it results in improved performance for scene recognition. This improved algorithm is of low computational complexity and robust to image distortions.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
고정밀 신관 부품의 MIM 공정에 관한 연구 서정화, 강경훈 pp.231-240

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1차원 수치 해석을 통한 강내탄도 성능해석 장진성, 성형건, 노태성, 최동환 pp.241-249

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다중센서 융합기반 소형로봇 자율복귀에 대한 연구 최지훈, 강신천, 김준, 심성대, 지태영, 송재복 pp.250-256

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지능형 탄두의 세차운동 특성 해석 및 연구 하도준, 김병수, 김인근, 송호인, 이영재 pp.257-265

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선수 충돌 상황별 손상거동에 관한 연구 김귀미, 김근원, 신기수 pp.266-271

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수동소나시스템에서 탐지효과도 분석 조정홍, 김재수 pp.272-287

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ELINT 포드를 장착한 전투기의 전자기 환경 영향(E3) 시험평가에 관한 연구 김인선, 박영주, 최대규, 김장표, 이병남 pp.288-297

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지역적, 전역적 특징을 이용한 환경 인식 강산들, 황중원, 정희철, 한동윤, 심성대, 김준모 pp.298-305

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Wibro 기반 비행기지 방어전력 위치식별체계 구축 및 실험 표상호, 구정, 고영배, 김기형 pp.306-314

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AZ31 마그네슘 합금의 절삭가공과정에서의 부식거동 김재학, 권성은, 이승재 pp.315-321

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레이더의 부하 상태에 따른 빔 스케줄링 알고리즘의 선택적 적용 노지은, 김동환, 김선주 pp.322-333

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클러터 환경에서 Track Coalescence & Switch 감소를 위한 JPDA 기법연구 송대범 pp.334-342

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다중빔 방식의 FMCW 레이더 표적신호 시뮬레이터 개발 이승연, 최덕선, 정영헌, 이석재, 윤주홍 pp.343-349

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고속발사 충격을 받는 보강사각판의 연구 우대현, 이영신 pp.350-357

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참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Modeling the Shape of the Scene: A Holistic Representation of the Spatial Envelope 네이버 미소장
2 Rapid biologically-inspired scene classification using features shared with visual attention. 네이버 미소장
3 Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 네이버 미소장
4 Speeded-Up Robust Features (SURF) 네이버 미소장
5 Evaluating color descriptors for object and scene recognition. 네이버 미소장
6 SIFT Flow: Dense Correspondence across Different Scenes 네이버 미소장
7 Lazebnik, S., Schmid, C. and Ponce, J., “Beyond Bags of Features : Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories”, Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2, Art. No. 1641019, pp. 2169～2178, pp. 1～10. 2006. 미소장
8 Least squares quantization in PCM 네이버 미소장
9 LabelMe: A Database and Web-Based Tool for Image Annotation 네이버 미소장
10 A. Vedaldi, A. Zisserman, “Efficient Additive Kernels via Explicit Feature Maps”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010. 미소장

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