자립형 모바일 증강현실을 위한 효율적인 특정 물체 인식

초록

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.

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