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스케일 공간 고차 미분의 정규화를 통한 특징점 검출 기법
Keypoint Detection Using Normalized Higher-Order Scale Space Derivatives
- 박종승;
- 박운상
초록
이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다
키워드
특징점 추출; SIFT; 고차 미분 계수; 이미지 검색; 스케일 공간; Keypoint extraction; SIFT; higher-order derivatives; image retrieval; scale space
- 제목
- 스케일 공간 고차 미분의 정규화를 통한 특징점 검출 기법
- 제목 (타언어)
- Keypoint Detection Using Normalized Higher-Order Scale Space Derivatives
- 저자
- 박종승; 박운상
- 발행일
- 2015-01
- 저널명
- 정보과학회논문지
- 권
- 42
- 호
- 1
- 페이지
- 93 ~ 96