영상의 색체 강도 엔트로피를 이용한 나비 종 자동 인식 향상 방법

강승호; 김태희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강승호 (동신대학교) 김태희 (동신대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제17권 제5호

발행연도: 2017.5

수록면: 624 - 632 (9page)

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영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

#나비 종 인식 #특징 추출 #가지 길이 유사성 엔트로피 #색채 강도 엔트로피 #기계 학습 #Butterfly Identification #Feature Extraction #Branch Length Similarity Entropy #Color Intensity Entropy #Machine Learning

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[학술지(정기간행물)] - W. O. McMillan / 2002 / Development and evolution on the wing / Trends in Ecology & Evolution 17 (3) : 125 ~ 133

[학술지(정기간행물)] - M. Silveira / 2009 / Automatic recognition and measurement of butterfly eyespot patterns / BioSystems 95 : 130 ~ 136

[학술지(정기간행물)] - K. J. Gaston / 1992 / Taxonomy of taxonomists / Nature 356 : 281 ~ 282

[학술지(정기간행물)] - P. J. D. Weeks / 1997 / Image analysis, neural networks, and the taxonomic impediment to biodiversity studies / Biodiversity Conservation 6 : 263 ~ 274

[학술지(정기간행물)] - P. J. D. Weeks / 1999 / Species-identification of wasps using principal component associative memories / Image and Vision Computing 17 : 861 ~ 966

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