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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 구자영
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 단국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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IT기술의 발달로 산업자동화가 가속화되고 있으며 컴퓨터 비전 기술들은 자동화분야를 광범위하게 실현가능하게 한다. 작업 공간의 영상 안에 어떤 객체가 어떠한 자세와 위치로 존재하는지를 판별하는 것은 컴퓨터 비전의 산업적 응용에서 전형적으로 나타나는 문제이다. 이를 위해서, 고려의 대상이 되는 객체의 특징들을 사전에 추출하여 저장한 다음 작업공간의 영상에서 추출된 특징들과 비교함으로써 존재하는 객체의 종류와 위치 및 자세를 판단하게 된다.
부분적으로 가려진 객체의 인식을 위해서는 면적, 경계선 또는 신장도 등의 전역적 특징을 사용할 수 없고, 점, 선분, 곡선 등의 국지적 특징을 사용하여야 한다. 윤곽선을 추출한 후 윤곽선 상의 변곡점을 추출하여 얻어진 일련의 점의 위치를 기술자로 사용하는 것이 그 예이다. 이 때 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 것은 입력영상을 기술하는 점의 집합과 모델영상을 기술하는 점의 집합 사이에서 기하학적 위치관계가 동일한 부분 집합을 찾아내는 문제로 환원된다. 이러한 문제의 수학적 해결은 입력과 모델 점들 사이에 쌍별 지정 그래프를 구성하고 최대클리크를 찾는 것인데 노드의 수가 늘어날 때 계산량이 기하급수적으로 증가하는 단점을 갖는다. 윤곽선 상의 곡선 세그먼트를 래디얼 벡터로 표현하여 스트링 매칭을 하는 접근을 택하기도 하지만 이렇게 표현되는 곡선 세그먼트가 가려질 가능성이 크다는 단점이 있다.
본 논문에서는 인식률을 유지하면서 인식 속도가 빠른 방법을 제안한다. 또한 기하학적 차이를 탄성변형에너지로 정의하여 실험한다. 각 데이터베이스에 대하여 세 가지 알고리즘 기반 실험 결과를 비교 기술하고, 제안한 알고리즘이 잘 작동함을 보인다.
부분적으로 가려진 객체의 인식을 위해서는 면적, 경계선 또는 신장도 등의 전역적 특징을 사용할 수 없고, 점, 선분, 곡선 등의 국지적 특징을 사용하여야 한다. 윤곽선을 추출한 후 윤곽선 상의 변곡점을 추출하여 얻어진 일련의 점의 위치를 기술자로 사용하는 것이 그 예이다. 이 때 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 것은 입력영상을 기술하는 점의 집합과 모델영상을 기술하는 점의 집합 사이에서 기하학적 위치관계가 동일한 부분 집합을 찾아내는 문제로 환원된다. 이러한 문제의 수학적 해결은 입력과 모델 점들 사이에 쌍별 지정 그래프를 구성하고 최대클리크를 찾는 것인데 노드의 수가 늘어날 때 계산량이 기하급수적으로 증가하는 단점을 갖는다. 윤곽선 상의 곡선 세그먼트를 래디얼 벡터로 표현하여 스트링 매칭을 하는 접근을 택하기도 하지만 이렇게 표현되는 곡선 세그먼트가 가려질 가능성이 크다는 단점이 있다.
본 논문에서는 인식률을 유지하면서 인식 속도가 빠른 방법을 제안한다. 또한 기하학적 차이를 탄성변형에너지로 정의하여 실험한다. 각 데이터베이스에 대하여 세 가지 알고리즘 기반 실험 결과를 비교 기술하고, 제안한 알고리즘이 잘 작동함을 보인다.
목차
Ⅰ. 서론 1Ⅱ. 형상 특징 추출 42.1 윤곽선 기반 모양 표현 및 기술 방법 42.2 특징 추출 162.2.1 유력점 추출 방법 162.2.2 특징 추출 18Ⅲ. 특징점 레이블간의 지지도 계산에 의한 부분적으로 가려진 이진 객체의 인식 293.1 특징 추출 293.2 특징점 레이블 사이의 상호 관계를 이용한 객체 레이블링 313.3 실험 결과 36Ⅳ. 탄성변형에너지에 기반한 부분적으로 가려진 이진 객체의 인식 434.1 탄성변형에너지 434.2. 실험 결과 49Ⅴ. 실험 결과 분석 및 성능 비교 575.1 부분적으로 가려진 영상 추출을 위한 실험 환경 575.2 데이터베이스 비교 615.3 검출 결과 영상 625.4 검출 결과 비교 68Ⅵ. 결론 71참고문헌 73부 록 78영문요약 84
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