Robotics and Computer Vision Lab

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저 자 Yukyung Choi, Chaehoon Park, In So Kweon
학 회 제9회 한국로봇종합학술대회
논문일시(Year) 2014
논문일시(Month) 06
https://sites.google.com/site/ykchoicv/feature_bio스마트폰과 임베디드 보드를 탑재한 비전시스템들의 수요가 증가하면서, 메모리 공간과 연산 시간의 효율성을 고려한 특징량에 대한 관심이 증가하기 시작하였다. 특히 최근 제안된 BRIEF, ORB, BRISK 와 같은 이진 특징량이 대표적인 예에 해당된다. 이진 특징량의 이러한 효율성에도 불구하고, SIFT 와 SURF 는 가장 널리 알려진 특징량이며, 가장 우수한 정합 성능을 보인다. 본 논문에서는 정합 성능을 보장하면서 기존 특징량의 길이와 정합 연산 시간의 한계를 극복하는 특징량 압축 기법을 소개 한다. 제안된 압축 방법은 특징량의 데이터 종류에 관계없이 적용 가능하며, 해밍거리 연산을 통한 빠른 정합이 가능하다. 제안된방법론은 표준 특징량 평가 툴을 통해 검증하였고, 실험 결과 가장 우수한 성능을 보였다.


This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government (No. 2010-0028680).

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