Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

A study on feature points matching for 3D reconstruction using Column Space Fitting (CSF)

Column Space Fitting (CSF)을 이용한 3차원 복원을 위한 특징점 매칭에 대한 연구

  • Oh, Jangseok (Smart Connected Research Center, Korea Institute of Robot Convergence) ;
  • Hong, Hyunggil (Smart Connected Research Center, Korea Institute of Robot Convergence) ;
  • Woo, Seongyong (Smart Connected Research Center, Korea Institute of Robot Convergence) ;
  • Song, Suhwan (Smart Connected Research Center, Korea Institute of Robot Convergence) ;
  • Seo, Kapho (Smart Connected Research Center, Korea Institute of Robot Convergence) ;
  • Kim, Daehee (Smart Connected Research Center, Korea Institute of Robot Convergence)
  • 오장석 (한국로봇융합연구원 스마트커넥티드연구센터) ;
  • 홍형길 (한국로봇융합연구원 스마트커넥티드연구센터) ;
  • 우성용 (한국로봇융합연구원 스마트커넥티드연구센터) ;
  • 송수환 (한국로봇융합연구원 스마트커넥티드연구센터) ;
  • 서갑호 (한국로봇융합연구원 스마트커넥티드연구센터) ;
  • 김대희 (한국로봇융합연구원 스마트커넥티드연구센터)
  • Published : 2018.07.13
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Abstract

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

Keywords