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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서강대학교 Sogang University |
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연구책임자 | 박운상 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010819 |
과제고유번호 | 1711169117 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 특징점.구분자.딥뉴럴네트워크.스케일 공간.Keypoint.Descriptor.DNN.Scale space. |
□ 연구개요
본 연구는 시점 변화에 강인한 특징점 추출 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 특징점 추출 기술은 파노라마 영상 합성이나 3D 영상 복원 기술에는 반드시 필요하고, 이미지 검색 및 분류, 객체 추적, 객체 검출, 이미지 복원, 자세 추정 등에도 활용된다. 특히 시점(viewpoint) 변화에 대해서는 hand-craft 피처를 사용하는 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 가 여전히 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있다. 따라서 더 공정한 평가 방법을 적용하여 SIFT보다 우수
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