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저자정보
이재만 (부산대학교) 김동필 (부산대학교) 김선종 (부산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2012년도 빅[Big]데이터 시대의 정보기술전략을 위한 워크숍
발행연도
2012.5
수록면
73 - 76 (4page)

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본 논문에서는 질감의 특징을 효과적으로 이용하여 수피를 분류하는 시스템을 제안하였다. 특징은 웨이블릿 변환으로 분할된 각 영상에 GLCM질감을 이용하였다. 먼저 그레이 영상에 3-level 웨이블릿 변환 후 분할된 10개의 영역을 각각 GLCM 적용시킨다. GLCM은 질감의 특징을 추출함에 있어서 여러 특징 중 엔트로피(entropy), 에너지(energy), 대조(contrast), 동질성(homogeneity) 4가지 특징을 이용하며 각각의 성능을 실험한 결과 대조를 사용하였을 때의 성능이 가장 효과적임을 확인하였다. 각 분할된 영역마다 한 개의 특징을 사용하므로 모두 10개의 특징이 사용되며 각 패턴은 유클리드 거리에 따라 유사도를 측정하였다. 실험 결과 일반적인 그레이 영상에 적용된 GLCM 보다는 평균 41% 향상 되었고 웨이블릿방법 보다는 20%, 그레이와 바이너리 웨이블릿보다는 4%의 성능이 향상되었다.
#Partial Wavelets #GLCM (gray-level co-occurrence matrix) #Bark Classification

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 수피 분류
III. 실험결과
IV. 결론
참고문헌

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