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인스턴스 분할 기반 단일 실내 영상으로부터의 물체 크기 추정 = Instance segmentation based object size estimation from single indoor image
서명 / 저자 인스턴스 분할 기반 단일 실내 영상으로부터의 물체 크기 추정 = Instance segmentation based object size estimation from single indoor image / 서동주.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2020].
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8035772

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MIE 20005

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초록정보

Estimating the size of objects from images is a key issue in Computer Vision, and related studies are actively conducted. Existing studies use additional information in addition to single image to estimate object size, like a stereo vision technique that restores depth information through two or more images acquired from multiple cameras. However, only a single image is often given when it is necessary to estimate the size of objects. Single View Metrology is a method of estimating the size of an object from a single image. The size of the target object can be estimated by reference object known in real size and estimated vanishing point using Single View Metrology. But there are some limitation like inconvenience of marking reference object and obtaining vanishing point manually. In this paper, we conduct the instance segmentation from a single indoor image with Mask R-CNN, and propose the method to estimate the object size semi-automatically using segmentation results. Furthermore, we also propose the improved methodology of vanishing point estimation and find optimal learning environment of Mask R-CNN.

영상으로부터 물체의 크기를 추정하는 것은 2차원 영상을 3차원으로 재구성하는 컴퓨터 비전 분야의 핵심적인 문제이며 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구들에서는 물체 크기 추정을 위해 단일 영상 외에 부가적인 정보들을 이용한다. 대표적인 방법으로 다중 카메라로부터 획득한 두 장 이상의 영상을 통해 깊이 정보를 복원하는 스테레오 비전 기법이 있다. 그러나 실제로 물체의 크기를 추정해야 하는 문제상황에서는 단일 영상 이외의 정보가 주어지지 않는 경우가 일반적이다. 단일 영상으로부터 물체의 크기를 추정하는 방법은 기존에 싱글 뷰 메트롤로지 방법이 연구되었다. 싱글 뷰 메트롤로지 방법으로 크기를 알고 있는 참조 물체와 추정한 소실점 위치를 이용하여 대상 물체의 크기를 추정할 수 있다. 하지만 이 방법은 사용자가 직접 물체들의 위치를 영상에 표시하고 소실점을 수동으로 획득해야 한다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 단일 실내 영상으로부터 마스크 알-씨엔엔 모델을 이용하여 물체의 인스턴스 분할을 진행하고, 분할 결과를 이용해 물체의 크기를 반자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 또한 연구 과정에서 개선된 소실점 추정 방법과 실내 이미지에 대한 최적의 마스크 알-씨엔엔 모델 학습 환경을 제시하였다. 실험 결과, 제안된 방법을 이용하여 기존의 한계점을 극복하고 물체의 크기 추정을 자동으로 수행할 수 있음을 확인하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MIE 20005
형태사항 iv, 30 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Dong Ju Seo
지도교수의 한글표기 : 서효원
지도교수의 영문표기 : Hyo Won Suh
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 산업및시스템공학과,
서지주기 참고문헌 : p. 27-28
주제 컴퓨터 비전
크기 추정
싱글 뷰 메트롤로지
마스크 알-씨엔엔
인스턴스 분할
Instance Segmentation
Size Estimation
Single View Metrology
Mask R-CNN
Computer Vision
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