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논문 상세정보

RGBD 카메라를 이용한 실내에서의 물체 검출 알고리즘

Indoor object detection method using a RGBD image

초록

본 논문에서는 실내에서 RGBD 영상을 이용하여 물체를 검출하는 방법을 제안한다. 특정 물체가 아닌 일반적인 여러 가지 물체에 대한 특징을 규정하기 어려우므로 본 논문에서는 영상 정보에 의존하기 보다 물체와 픽셀의 기하학적 구조에 기반하여 물체를 검출한다. 우선 컬러 정보를 이용하여 대략적인 영상 영역분할을 하고 이를 같은 레이블로 분류하여 물체와 배경의 후보를 얻는다. 대체로 실내 환경에서 바닥은 평면이라 가정할 수 있으므로 바닥의 평면 모델을 만들어서 물체 후보에서 이를 제외시킨다. 또한, 물체에 대한 간단한 가정을 통해 바닥 이외의 배경 역시 물체와 구분하여서 물체 후보들을 가려낸다. 최종적으로 3 차원 공간에서 가까이 위치하는 레이블을 하나로 통합하는 과정을 통해 최종적인 물체 영역을 검출하고 이를 bounding box 로 표시한다. 직접 촬영한 몇몇 실내 RGBD 영상에서 실험한 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 물체 검출 성능이 좋은 것을 확인하였다.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
같은 물체를 나타내는 픽셀들
같은 물체를 나타내는 픽셀들은 어디에 존재하는가?
대체로 서로 컬러가 유사하고 공간상에서 비슷한 영역에 존재

같은 물체를 나타내는 픽셀들은 대체로 서로 컬러가 유사하고 공간상에서 비슷한 영역에 존재한다. 따라서 비슷한 성질을 가지는 픽셀을 그룹화하여 물체의 후보들을 만드는 rough segmentation 과정을 우선 실행한다.

대부분의 물체 검출 방법
대부분의 물체 검출 방법은 어떻게 진행되는가?
물체의 종류를 한정하고, 제한된 크기와 시점에서 본 것을 가정을 하고 진행

우선 물체마다 모양과 크기, 내부 텍스처가 다르고, 여기에 물체와 카메라 사이의 각도와 거리에 따라 같은 물체도 다르게 보여지기 때문에 일반적인 물체의 특징을 특정하기가 어렵다. 따라서 대부분의 물체 검출 방법은 물체의 종류를 한정하고, 제한된 크기와 시점에서 본 것을 가정을 하고 진행하게 된다. 대표적인 예가 P.

salient region을 검출하는 방법
salient region을 검출하는 방법의 단점은 무엇인가?
영상에서 물체가 한 개가 아니라 다수라면 물체의 경계를 알 수 없고 몇 개의 물체가 있는지 모른다는 단점

이 방법은 영상에서 salient region 이 물체라고 가정하고 이들을 찾는 방법이다. 특정 물체에 대하여 학습할 필요 없이 일반적인 물체를 찾아낼 수 있지만 영상에서 물체가 한 개가 아니라 다수라면 물체의 경계를 알 수 없고 몇 개의 물체가 있는지 모른다는 단점이 있다. 다른 한편으로, 물체 검출을 정확히 하기보다 물체에 대한 많은 “ proposal”을 결과로 내주는 방법 [4]이 있다.

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