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dc.contributor.author박종일-
dc.date.accessioned2018-03-30T04:45:05Z-
dc.date.available2018-03-30T04:45:05Z-
dc.date.issued2012-11-
dc.identifier.citation한국방송공학회 2012년도 추계학술대회, Vol.2012, No.11 [2012], p9-10en_US
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE02079643-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11754/54269-
dc.description.abstract이진 특징 기술자는 실수 벡터 형태의 특징 기술자보다 빠르게 특징점 추출 및 정합이 가능하고 메모리 공간도 적게 차지하는 장점이 있다. 하지만, 특징점의 수가 많아질수록 정합에 많은 시간이 소요되므로 실시간 처리가 중요한 객체 추적에 적용하기 위해서는 정합의 고속화 방법에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 이진 특징 기술자의 군집화를 통한 특징점의 고속 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 k-means 군집화 알고리즘을 기반으로 정합을 위한 기술자 탐색을 효과적으로 수행함으로써 군집화를 사용하지 않는 기존의 정합 방법에 비해 빠르면서도 높은 정확도를 유지한다.en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국방송공학회en_US
dc.title이진 특징 기술자의 군집화를 이용한 특징점 고속 정합en_US
dc.title.alternativeFast keypoint matching using clustering of binary descriptorsen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.page--
dc.contributor.googleauthor박정식-
dc.contributor.googleauthor박종일-
dc.contributor.googleauthorPark, Jungsik-
dc.contributor.googleauthorPark, Jong-Il-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE-
dc.identifier.pidjipark-
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COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > COMPUTER SCIENCE(컴퓨터소프트웨어학부) > Articles
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