학과소식

윤국진 교수팀(박민규 학생, 윤국진 교수), 신뢰도 측정 선택 및 비용 변조 방법에 기반한 강건한 스테레오 매칭 기법 개발

관리자 2019.08.06

윤국진 교수 연구팀(박민규 학생, 윤국진 교수)이 통제되지 않은 극심한 실외 환경에서도 정확한 3차원 깊이 지도를 구할 수 있는 스테레오 매칭 기법을 개발하였습니다. 실내 환경과 달리 통제되지 않은 실외 환경에서는 이미지가 너무 밝거나 어두워서 두 이미지의 픽셀 값의 차이로 계산되는 깊이 지도를 구하기 어렵습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이번 연구에서는 스테레오 정합에 사용되는 신뢰도 측정법들을 랜덤 포레스트 프레임워크를 통해 학습하고 이를 통해 효과적인 소수의 신뢰 척도들을 선별하여 랜덤 포레스트를 재학습 시켜 사용하는 방법을 제안하였습니다. 이렇게 학습된 랜덤 포레스트를 통해 초기 스테레오 정합 결과에 대한 신뢰도를 측정하고, 측정된 신뢰도에 기반한 비용 변조 방식을 통해 기존에 널리 사용되는 스테레오 매칭 방법들에 적용하여 실내와 실외 환경에서의 정확하고 강건한 스테레오 매칭에 성공하였습니다. 윤국진 교수팀의 이번 연구는 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 2019년 제 41권 6호에 발표되었습니다. 이번 연구는 기가코리아연구사업, 차세대정보・컴퓨팅기술개발사업, 그리고 삼성전자 미래기술육성사업의 지원으로 수행되었습니다.
 
논문정보:
Min-Gyu Park and Kuk-Jin Yoon, Learning and Selecting Confidence Measures for Robust Stereo Matching, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 41, Issue 6, pp 1397-1411
https://ieeexplore.ieee.org/document/8360469
 
IEEE TPAMI는 컴퓨터 공학-인공지능 분야와 전기전자공학 분야의 최고 권위를 갖는 저널로 2019년 기준 최고 IF를 보이는 저널임. (IF=17.73)