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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 2,141 - 2,145 (5page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2019.20.11.2141
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본 논문은 자립형 증강현실 시스템 구현을 위한 효율적인 특정 물체 인식 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 순수 모바일 기기의 자원만을 활용하여 특정 물체를 정확하게 인식하는 기법을 제안한다. 특히 물체의 수가 1,000개에 가까울 때 인식 단계에서 발생하는 정확도 문제와 메모리 및 속도 문제에 대한 해결책을 제시한다. 실험을 통해 단일 물체를 대상으로 한 기존의 자립형 모바일 증강현실 시스템과 비교했을 때 8%의 인식률 저하로 인식 대상 물체의 수를 1,000개로 확장할 수 있었다. 또한 모바일 기기 상에서 18Mbytes의 메모리만으로 1,000개의 물체를 대상으로 실시간 연산이 가능함을 보인다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론
Ⅲ. 제안한 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (11)
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홍정림 / 2019 / 토픽 모델링을 활용한 모바일 증강현실 앱 사용자 리뷰 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 20(7):1417~1427
S. Gammeter / 2010 / Server-Side Object Recognition and Client-Side Object Tracking for Mobile Augmented Reality / Proceeding of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition-Workshops :1~8
J. Jung / 2012 / Efficient Mobile AR Technology Using Scalable Recognition and Tracking Based on Server-Client Model / Computer & Grraphics 36(3):131~139
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
D. Wagner / 2009 / Real-Time Detection and Tracking for Augmented Reality on Mobile Phones / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 16(3):355~368
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D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
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