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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 이관행 |
참여연구자 | Ahmed Bilal , 이용이 , 김용휘 , 이종훈 , 최준호 , 손문구 , 김준범 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-01 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800035617 |
과제고유번호 | 1711063871 |
사업명 | 광주과학기술원연구운영비지원(0.5) |
DB 구축일자 | 2018-07-21 |
키워드 | 재질 분류.반사특성 복원.신경망.다중 광원 측정.양방향 반사함수.material classification.reflectance reconstruction.neural network.photometric stereo.BRDF. |
이미지 기반의 물체 분류 기법은 객체인식, 불량 검출, 보안 등에 중요한 문제이다. 상용이미지를 통한 물체 분류는 이미지를 촬영할 때의 환경에 따라 객체 검출결과에 많은 오차를 야기한다. 물체의 반사특성 추정을 통한 재질 분류기법의 경우 이러한 오차원인에 대해 강건하게 물체를 분석할 수 있는 기법으로서 특히 물체의 빛반사율이 유사한 재질에 대해 강건하게 분류할 수 있다. 본 연구에서는 평면 재질 샘플에 대해 다중 광원 환경 하에서 영상을 획득할 수 있는 반사특성 측정기를 개발하고 측정된 영상 샘플에서 각 반사모델 추정 방법을 적용하
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