삼차원 물체 인식 시스템 및 방법

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