한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

SIFT와 베이지안 네트워크를 이용한 불확실한 실내 환경에서의 위치 및 물체 인식

Place and Object Recognition In Uncertain Indoor Environments Using SIFT and Bayesian Network

  • 임승빈 (연세대학교 컴퓨터 과학과) ;
  • 조성배 (연세대학교 컴퓨터 과학과)
  • 발행 : 2005.07.01
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초록

영상 정보를 통한 실내 환경의 인식은 지능형 로봇에서 매우 중요한 문제이다. 영상을 통한 실내 환경정보는 로봇의 각도나 위치의 영향으로 불확실해질 수 있으므로 영상 인식 기법은 이러한 불확실함에 강인함을 갖고 있어야 한다. 본 논문에서는 불확실하게 들어오는 실내 환경 정보에서 PCA를 통한 위치 정보와 SIFT를 통한 물체 존재 정보를 추출하고 이를 베이지안 네트워크에 적용하여 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 실내 환경에서의 실험을 통하여 8곳의 위치 및 20개의 오브젝트를 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었으며 위치에 따른 물체의 존재 확률 추론 및 존재 물체에 의한 위치 확률의 수정 등 다양한 방향의 추론도 가능하다.

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