
초록
최근의 주목할 만한 객체 탐지 연구는 RGB-D 이미지에서의 깊이 정보를 활용하는 방향으로 발전해 왔다. 대부분의 경우 깊이 대비(contrast)를 주요 특징으로 사용하고 있으나, 배경 영역에서 높은 대비를 보이는 영역은 이러한 방법에서 오진(false positives)을 유발한다. 왜냐하면 배경 영역은 종종 깊이 변화가 크기 때문이다. 본 연구에서는 새로운 RGB-D 주목성 특징을 제안한다. 국소적 배경 봉쇄(Local Background Enclosure, LBE)는 후보 영역 및 그에 포함된 객체에 대해 배경으로 간주되는 각도 방향의 분포를 포착한다. 제안한 특징이 RGBD1000 및 NJUDS2000 데이터셋에서 최신의 RGB-D 주목성 방법과 RGB 기반 방법 모두보다 우수한 성능을 보임을 실험을 통해 입증하였다.