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적응적 NMS와 관심점에 기반한 효율적인 특징추출 알고리즘
한규필 ( Kyu Phil Han ),문명주 ( Myung Ju Moon ) 한국화상학회 2012 한국화상학회지 Vol.18 No.3
본 논문은 Markless AR(Augmented Reality)에서 가장 많이 활용되는 SURF (Speeded Up Robust Features) 기법의 효율성을 높인 새로운 특징 추출 알고리즘을 제시한다. 기존의 SURF 알고리즘은 불변 특징점을 보장하기 위해 Scale Pyramid를 이용하며 고정된 크기의 블록단위 NMS(Non-Maximum Suppression)를 사용하기 때문에 많은 계산이 요구된다. 제안된 알고리즘은 관심점에서만 특징점을 구하는 적응적 NMS 기법을 제시하여, Scale Pyramid를 사용하지 않고 불변 특징점을 보장하면서 동시에 관심 영역에서 적응적 NMS를 수행함으로써 연산을 줄이는 효율적인 특징 추출 알고리즘을 개발하였다. A new effective feature extraction scheme, modifying SURF algorithm for markless AR, is presented in this paper. SURF algorithm used the scale pyramid to guarantee invariant features and the block based NMS of a fixed size window, so that the algorithm requires a lot of calculations. The proposed algorithm suggests an enhanced feature detection based on interest points instead of scale pyramid, in order to assure invariant features, and uses an adaptive NMS in the interested area for more effective calculations. As the result, the proposed algorithm preserves the performance of feature extraction similar to that of the conventional SURF, but obtains better results in computation loads and time.
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김승룡,문영진,황정혜,신중식,최중섭,안명주,라명재,나영정 대한부인종양 콜포스코피학회 1996 Journal of Gynecologic Oncology Vol.7 No.4
Primary carcinoma of the fallopian tube is an extremely rare malignancy of the female genital tract. We have experienced two cases of primary carcinoma in the fallopian tube. One case with huge mass which was diagnosed incidentally on the basis of the biopsy findings, and the other case of the 3 years follow-up. We reported the cases with a brief review of the concemed literatures.
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