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저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2004년 추계학술대회논문집
발행연도
2004.11
수록면
195 - 202 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

퍼지 추론과 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 컨테이너 식별자 인식
주이환 ,  김재용 ,  김광백 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2004.11 학술대회자료
퍼지 추론 규칙을 이용한 컨테이너 영상의 식별자 추출
주이환 ,  김광백 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2004.05 학술대회자료

초록· 키워드

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일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다 . 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다

목차

Abstract

1. 서론

2. 식별자 영역 및 개별 식별자 추출

3. 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 컨테이너 식별자 인식

4. 실험 및 결과 분석

결론

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