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연합인증

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 기고에서는 영상내의 국부적인 특징점을 추출하는 핵심적인 기술과 응용 사례에 대해 소개한다. 영상처리 및 컴퓨터 비젼을 위한 특징점(salient point)은 관심점(interesting point), 코너(corner), 그리고 블럽(blob) 등을 포함한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
시각적 특이성이란 무엇인가? 시각적 특이성(visual saliency)이란 영상내에 존재하는 객체들 사이의 상대적인 특이성으로 <그림 1>-(a)의 흑점은 다른 점들과 비교해서 상대적으로 높은 특이성을 나타내는 반면 <그림 1>-(b) 내의 흑점은 (a)의 그것보다 상대적인 특이성이 떨어진다. <그림 1>-(c)에서는 특정 점의 특이성보다 점들 사이의 상호 동등성이나 화합성이 더 강하다 [1].
특징점 지도를 생성하기 위해 무엇을 해야하는가? 특징점 지도를 생성하기 위해 영상 내에 존재하는 국부적인 특징 (local feature) 정보를 추출할 필요가 있다. 국부적인 특징은 특정 픽셀이나 픽셀 그룹의 칼라, 에지 혹은 모양이 이웃하는 다른 픽셀들의 그것과 의미 있는 차이를 나타낸다.
좋은 특징점이 만족해야 하는 기준 두 가지는 무엇인가? • 재연성 (repeatability) 동일한 물체를 포함하지만 영상의 취득 조건(혹은 시점)이 상이한 두 영상에 대해 재연성이 높을수록 특징점이 양쪽 영상에서 동시에 검출되는 비율이 높다. • 유익성/차별성 (informativeness/distinctiveness) 검출된 특징점들이 특징벡터의 공간상에 광범위하게 퍼지는 기술은 특징점들 사이에 정보의 중복성이 낮고 각 특징점이 전달하는 정보의 유익성이 높다.
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