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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김안나 (국립암센터) 이건규 (성균관대학교) 강기태 (성균관대학교) 김용범 (성균관대학교) 최혁렬 (성균관대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇공학회 논문지 제10권 제1호
발행연도
2015.3
수록면
16 - 23 (8page)

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This paper presents a method of improving the pose recognition accuracy of objects by using Kinect sensor. First, by using the SURF algorithm, which is one of the most widely used local features point algorithms, we modify inner parameters of the algorithm for efficient object recognition. The proposed method is adjusting the distance between the box filter, modifying Hessian matrix, and eliminating improper key points. In the second, the object orientation is estimated based on the homography. Finally the novel approach of Auto-scaling method is proposed to improve accuracy of object pose estimation. The proposed algorithm is experimentally tested with objects in the plane and its effectiveness is validated.
#Object Recognition #Object Pose Estimation #Kinect Sensor

목차

Abstract
1. 서론
2. 물체인식
3. 물체의 위치 추정 및 정확도 개선
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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