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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장석우 (안양대학교) 카남 솔리마 (건국대학교) 백우진 (건국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제8권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
35 - 42 (8page)

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모양 정보를 이용하여 물체를 인식하는 기법은 내용 기반의 영상 검색 분야에서 매우 중요한 주제 중의 하나이므로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 뼈대 기반의 모양 표현 방법 중의 하나인 쇼크 그래프에 가중치를 적용하여 좀 더 효과적으로 영상을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 모양 사이의 일치성을 확인하기 위해 이진 가중치를 이용하여 정합에 사용할 쇼크 포인트를 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 쇼크 그래프로부터 모양 재생성을 통해 관련 인수를 추출하고, 추출된 인수를 이용해 모양 사이의 거리를 효과적으로 계산한다. 따라서 정합되는 쇼크 포인트 샘플의 개수를 줄여 계산의 복잡도를 감소시키면서 정확한 정합을 수행할 수 있다. 본 논문의 실험 결과에서는 Mpeg-7과 Kimia-99 데이터 집합을 이용한 실험을 통해 기존의 다른 쇼크 그래프 기반의 모양 인식 방법들과 제안된 가중치 기반 방법과의 성능을 비교 분석함으로써 제안된 방법의 우수함을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 적응적 샘플 선택
Ⅳ. 모양 재생성과 쇼크 그래프 정합
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론 및 향후연구
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

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