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문제 정의
- SURF 알고리즘을 이용하여 물체의 고유한 특징정보를 활용하여 추적 및 인식에 사용되는데, 특징점을 정합하여 매칭하는 과정에서 특징점이 매칭이 정확하지 않는 경우가 나타난다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘에서 특징점을 정합하여 매칭되는 특징점을 기하학적 특징을 이용하여 정확도가 높은 특징점을 분류하여 SURF 알고리즘의 정합되는 대응점의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다.
- 특징점 추출 알고리즘은 SURF를 이용하여 특징점들을 정합을 통해 계산된 정합 쌍을 살펴보면 매칭되는 특징점들 중에 정확도가 떨어지는 단점이 발생하였다. 본 논문에서는 기존의 SURF 알고리즘에서 추출된 특징점은 정합을 통해 각 학습 영상에 해당하는 정합된 특징점이 계산되는데 이 특징점들을 공간상의 주어진 점들로 보고 기하학적 특징을 가지는 들로네 삼각형을 구성하여 대응점의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안된 방법에서 들로네 삼각형을 이루는 특징점들 중에서 정확도가 떨어지는 정점들은 분류되어 높은 정확도를 확인할 수 있었다.
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