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원진주 (영남대학교) 김성호 (영남대학교) 송우진 (포항공과대학교) 김소현 (국방과학연구소)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제2호
발행연도
2017.2
수록면
131 - 137 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.16.0143

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In recent research, infrared (IR) image-based automatic target recognition (ATR) has attracted a lot of attention. IR image intensity values depend on the surrounding environment, and so experiments in different environments are very important to achieve effective detection and recognition of targets. However, it is currently difficult to compile a database (DB) consisting of data from various environments such as cloudy, foggy, and rainy. Because IR sensors have moisture-sensitive characteristics, IR images show completely different responses in different imaging environments, which has resulted in a lack of data from some of them. In this study, we created a DB in a variety of environments such as weather, sensor noise, and depression angle and compared recognition rates using the DB.
#automatic target recognition #environment effects #infrared sensor #G-radon

목차

Abstract
I. 서론
II. G-Radon을 이용한 특징량 추출
III. 실험
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
F. Zhang, S. Q. Liu, D. B. Wang, and W. Guan, “Aircraft recognition in infrared image using wavelet moment invariants,” Image and Vision Computing, vol. 27, no. 4, pp. 313-318, 2009. Y. Lim, T. Kim, S. Kim, W. J. Song, K.-T. Kim, and S. Kim, “IR and SAR sensor fusion based target detection using BMVT-M,” Institute of Control, Robotics and Systems (In Korean), vol. 21, no. 11, pp. 1017-1026, 2015. J. Park, G. Lee, and J. Park, “Infrared image based human victim recognition for a search and rescue robot,” Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 22, no. 4, pp. 288-292, 2016. M. N. A. Khan, G. Fan, D. R. Heisterkamp, and L. Yu, “Automatic target recognition in infrared imagery using dense HOG features and relevance grouping of vocabulary,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 293-298, 2014. P. Bharadwaj and L. Carin, “Infrared-image classification using hidden Markov trees,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 10, pp. 1394-1398, 2002.

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