2018년 춘계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
AR 객체인식 기술을 위한 지역가변이진화와 색상 군집화 기반의 객체 추출 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Local variable binarization and color clustering based object extraction for AR object recognition |
| 저자(Author) |
조재현
안현우
문남미
JaeHyeon Cho
HyeonWoo An
NamMe Moon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 25 NO. 01 PP. 0481 ~ 0483 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.
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영문내용
(English Abstract) |
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