Convolutional Neural Network를 이용한 특징점 선별에 관한 연구

초록

본 논문에서는 효과적인 특징점 선별을 통해 다양한 어플리케이션의 효율성을 높이기 위하여 딥러닝을 사용한 반복적 검출율이 높은 특징점을 선별하는 방법을 제안한다. 먼저 각 프레임에 대해 SIFT 알고리즘을 적용하여 특징점을 검출하고 기술한다. 그리고 모든 프레임 조합에 대해 특징점을 매칭하고 각 특징점이 매칭된 횟수를 레이블로 하여 한번도 매칭되지 않은 특징점 그룹과 특정 횟수 이상 매칭된 특징점 그룹으로 분류한다. 두 특징점 그룹의 이미지 패치를 CNN 분류기로 학습하고 교차 검증한 결과 두 그룹을 89%의 정확도로 분류했다.