형태 묘사자와 주성분에 의한 밀리미터파 영상 은닉물체의 기하학적 특징 추출

염석원; 손정영

doi:10.7840/kics.2017.42.10.1878

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자료유형: 학술저널

저자정보: 염석원 (대구대학교) 손정영 (건양대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제10호

발행연도: 2017.10

수록면: 1,878 - 1,885 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2017.42.10.1878

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밀리미터파(Millimeter Wave)는 의복을 투과하는 성질이 있기 때문에 은닉된 무기를 검출하는 보안 분야에 활용도가 높다. 본 논문에서 수동형 밀리미터파 영상의 은닉된 물체를 분할하고 기하학적 특징을 추출한다. 은닉 물체의 영역의 분할은 몸체에 해당하는 관심영역을 분할한 후 관심영역에서 표적을 분할하는 다단계　분할방법을 이용한다. 분할된 표적 영역의 형태 묘사자(Shape Descriptor)인 경계의 둘레, 영역의 크기, 장축과 단축의 길이와 주성분(Principal Component)의 고유값을 구한다. 기하학적 특징은 크기, 회전, 이동에 변이가 없는 다짐도, 직사각형과의 형태유사도, 타원 이심률, 주성분 이심률로 구성한다. 실험에서는 3개의 금속물체(나이프, 권총, 손도끼)와 1개의 비금속 물체(액체를 담은 플라스틱 로션 통)를 은닉한 사람으로부터 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 표적을 분할하고 기하학적인 특징을 추출한다. 기하학적 특징은 표적의 실측모델로부터 추출한 특징과 비교하여 금속물체에서 91%, 비금속 물체는 87% 이상의 정확성을 보였다.

#Millimeter Wave Image #Image Segmentation #Geometric Feature Extraction #Shape Descriptor #Gaussian Mixture Model #Concealed Object

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H.-M. Chen, S. Lee, R. M. Rao, M.-A. Slamani, and P. K. Varshney, “Imaging for concealed weapon detection: A tutorial overview of development in imaging sensors and processing,” IEEE Sign. Process. Mag., vol. 22, no. 2. pp. 52-61, Mar. 2005. R. Appleby and R. N. Anderton, “Millimeter-wave and submillimeter-wave imaging for security and surveillance,” in Proc. the IEEE, vol. 95, no. 8. pp. 1683-1690, Oct. 2007. D. Lee, S. Yeom, M. Lee, S. J, and Y. Chang, “Real-time passive millimeter wave image segmentation for concealed object detection,” J. KICS, vol. 37, no. 2. pp. 181-187, 2012. H. Lee, D. Lee, S. Yeom, J. Son, V. P. Guchin, and S. Kim, “Image registration and fusion between passive millimeter wave images and visual images,” J. KICS, vol. 36. no. 6, pp. 349-354, 2011. W.-H. Kim, N.-W. Moon, H.-K. Kim, and Y.-H. Kim, “Linear polarization sum imaging in passive millimeter-wave imaging system for target recognition,” Progress in Electromagnetics Res., vol. 136, pp. 175-193, 2013.

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