When user moves from place to place, recognizing where user is currently located is called place recognition. It is the key technology for providing specialized service based on user's location. Among several approaches for place recognition, camera-based approach is known as the most practical approach now. But, there exists lots of variation in scene images. So, robust recognition method is required for camera-based approach.
In this work, we propose efficient method for camera-based place recognion. In the proposed method, 4-directional scene images are captured by Multiple Cameras. By recognizing with those 4-direction images, more accruate results can be obtained.
For robust place recognition, it is important to consider the relationship between previous places and current place. But, in the previous methods, it was simplified as the relationship just between current place and next place. To reflect more realistic constraints, proposed method considers not only user’s current place but also user's staying time in the place.
In the real-time recognition, choosing the most likely place at each time can make inconsistent recognition result. To reduce this inconsistency in result sequence, we adopted delayed decision method.
Experiments are performed with previous method and proposed method. Comparison of recognition rate from two methods shows that proposed method gives higher accuracy than previous method.
장소 인식이란 자유롭게 이동하는 사용자가 현재 위치한 장소를 실시간으로 알아내는 기술로, 이는 사용자의 현재 장소에 기반한 서비스를 제공하기 위한 핵심 기술이다. 장소 인식을 위한 접근 방법으로 GPS를 이용하는 방법, RFID를 이용하는 방법, 카메라를 이용하는 방법 등 다양한 방법이 연구되고 있으나 현재 가장 실용적인 방법은 카메라를 이용하는 방법이다. 이 방법은 사용자에 카메라를 장착하고 그로부터 얻어진 영상을 인식하여 사용자의 위치를 추론하는 방법으로, 다양한 영상에 변이에 강인한 효율적인 인식 방법을 필요로 한다.
본 논문에서는 카메라 기반 장소 인식에서의 기존의 방법을 개선하여 성능을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 1대의 카메라만이 아닌 4대의 카메라를 사용하여 더 많은 영상 정보를 얻어 인식에 이용하였다. 또 체류시간에 따른 장소 이동의 가능 여부를 2차 Nonstationary 은닉 마르코프 모델을 이용하여 계산에 반영하는 방법을 제안하였다. 또한 실시간 인식 시스템에서의 튐 현상을 제거하기 위해 지연 결정 방법을 도입하여 사용하였다.
대학 내의 환경에서 제안된 방법과 기존의 방법을 각각 적용하여 실험하고, 얻어진 결과를 비교, 분석함으로써 제안된 방법이 인식 성능의 향상에 효과를 보인다는 사실을 확인하였다.
