• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.451-459
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• 2016

객체 검출은 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야의 핵심 기술이지만 조명 변화와 기하학적 왜곡에 강인성을 갖기 위해서는 막대한 계산이 필요한 기술이다. 최근에 이 문제를 분류기의 토대로 체계화함으로써 효과적으로 해결하기 위한 접근법들이 소개되고 있다. 그 중 무작위 fern 알고리즘은 단순한 구조와 높은 인식 성능으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 무작위 fern 알고리즘은 화소간의 밝기 차이만으로 특징을 추출하고 있어 대조, 조명 변화와 같은 밝기 변화나 잡음에 대해 취약점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 무작위 fern의 단점을 개선하기 위해 패치의 기하학적 구조를 반영할 수 있는 깊이 정보를 결합시킨 결합형 무작위 fern을 새로이 제안하고 이를 이용한 객체 검출기의 성능 개선 방안을 제시한다. 모의실험을 통해 결합형 무작위 fern이 기존 방식보다 조명의 영향이나 잡음에 강인함을 보인다.