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NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.30 no.4, 2014년, pp.537 - 546
In this paper, we propose a method to detect interesting objects in inaccessible areas using high resolution satellite images. We define the interesting objects as a set of objects which have conceptually similar image patterns, not having exact sizes or shapes. In this paper, we developed a learnin...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Haar 추출자의 단점은? | Haar 추출자는 영역간의 밝기차를 이용하기 때문에 사람 얼굴의 경우에는 눈썹, 눈동자, 입술, 머리카락 등이 특징적인 밝기 차를 가지기 때문에 Haar feature를 적용하기에 비교적 적합한 대상으로 볼 수 있다. 하지만, 영상의 contrast변화, 광원의 방향 변화에 따른 영상 밝기 변화에 영향을 받으며 물체가 회전된 경우에는 검출이 힘든 단점이 있다(Viola and Jones, 2001). | |
관심물체는 무엇인가? | 본 논문은 비 접근 지역에 존재하는 관심물체의 위치를 고해상도 광학 위성영상을 이용하여 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 관심물체는 정확하게 규정된 크기와 모양을 갖는 것이 아니라, 개념적으로 유사한 패턴을 가진 물체들의 집합이다. 본 논문에서는 유사 객체 검색에서 Histogram of Gradients (HOG) feature를 이용하여 입력 영상의 관심물체의 특징을 추출하고, 추출된 특징 데이터를 이용하여 다른 영상들의 관심물체를 탐색하는 Support Vector Machine (SVM) 학습 및 분류기를 개발하였다. | |
Ferns과 Haar feature의 차이점은? | 이 후 패치 내에서 임의의 두 점을 잡고 두 점의 픽셀 밝기차이가 +인지 -인지를 feature로 사용한다. Haar feature와 비교해보면 Haar feature가 영역 단위의 밝기 차이를 이용하는 반면 Ferns는 픽셀 단위의 밝기차를 이용하고 또한 값이 아닌 부호만을 사용한다는 점에서 차이가 있다(Calonder et al., 2010). |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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