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公开(公告)号：KR1020110053288A
公开(公告)日：2011-05-20
申请号：KR1020090107621
申请日：2009-11-09
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00201 , G06K9/469 , G06K9/6211 , G06K9/6278
Abstract: PURPOSE: A three-dimensional object recognition system and method thereof are provided to reduce the recognition time of a three-dimensional object and to match with a feature point by using a generic randomized forest. CONSTITUTION: A learning unit(13) extracts a plurality of feature points from a learning subject object image. The learning unit calculates an object recognition posterior probability distribution and a feature point matched posterior probability distribution by learning target object. A matching unit(14) extracts a plurality of feature points from the matching object material image. The matching unit recognizes an object in the matching object material in an image.
Abstract translation: 目的：提供三维物体识别系统及其方法，以减少三维物体的识别时间，并通过使用通用随机森林与特征点相匹配。 构成：学习单元（13）从学习对象图像中提取多个特征点。 学习单元通过学习目标对象计算对象识别后验概率分布和特征点匹配后验概率分布。 匹配单元（14）从匹配对象素材图像中提取多个特征点。 匹配单元识别图像中的匹配对象材料中的对象。
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公开(公告)号：KR101068465B1
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：KR1020090107621
申请日：2009-11-09
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00201 , G06K9/469 , G06K9/6211 , G06K9/6278
Abstract: 이 발명은 제너릭 랜덤마이즈드 포레스트(Generic Randomized Forest)를 이용하여 특징점 매칭과 물체인식을 동시에 할 수 있는 삼차원 물체 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이 발명의 한 실시예에 따른 삼차원 물체 인식 시스템은, 복수의 랜덤마이즈드 트리를 포함하고, 상기 각각의 랜덤마이즈드 트리가 복수의 리프노드를 포함한 확장 랜덤마이즈드 포레스트를 저장하는 저장부와; 다수의 학습대상 물체별로 입력되는 학습대상물체 이미지로부터 다수의 특징점들을 추출하고, 상기 추출된 다수의 특징점들을 상기 확장 랜덤마이즈드 포레스트에 적용하여 상기 리프노드별로 물체인식 사후확률분포와 학습대상 물체별 특징점매칭 사후확률분포를 계산하여 상기 저장부에 저장하는 학습수단과; 매칭대상물체 이미지로부터 다수의 특징점들을 추출하고 상기 확장 랜덤마이즈드 포레스트에 적용하여 복수의 리프노드에 매칭시키고, 상기 매칭된 복수의 리프노드에 저장된 물체인식 사후확률분포를 이용하여 상기 매칭대상물체 이미지에 포함된 물체를 인식하고, 상기 매칭된 복수의 리프노드에 저장된 학습대상 물체별 특징점매칭 사후확률분포를 이용하여 상기 매칭대상물체 이미지에서 추출된 다수의 특징점들을 상기 인식된 물체의 특징점과 매칭시키는 매칭수단을 포함한다.
물체 인식, 특징점 인식, 랜덤마이즈드 포레스트, randomized forest, 특징점 매칭
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