본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법...
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최현수 (전남대학교) ; 이귀상 (전남대학교) ; Choi, Hyun Su ; Lee, Guee Sang
2015
Korean
이진화 ; 마르코프 렌덤 필드 ; 가우시안 혼합 모델 ; 텐서 보팅
KCI등재후보
학술저널
18-23(6쪽)
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본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법...
본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this paper, we propose a method for detecting the number of clusters. This method can improve the performance of a gaussian mixture model function in conventional markov random field method by using the tensor voting. The key point of the proposed ...
In this paper, we propose a method for detecting the number of clusters. This method can improve the performance of a gaussian mixture model function in conventional markov random field method by using the tensor voting. The key point of the proposed method is that extracts the number of the center through the continuity of saliency map of the input data of the tensor voting token. At first, we separate the foreground and background region candidate in a given natural images. After that, we extract the appropriate cluster number for each separate candidate regions by applying the tensor voting. We can make accurate modeling a gaussian mixture model by using a detected number of cluster. We can return the result of natural binary text image by calculating the unary term and the pairwise term of markov random field. After the experiment, we can confirm that the proposed method returns the optimal cluster number and text binarization results are improved.
참고문헌 (Reference)
1 박종현, "텐서보팅에 기반한 영상처리 및 응용" 1 (1): 23-33, 2012
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11 S Ray, "ADetermination of number of clusters in K-means clustering and application in colour image segmentation" 137-143, 1999
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | |
2015-08-24 | 학회명변경 | 한글명 : (사)한국스마트미디어학회 -> 한국스마트미디어 | |
2015-08-24 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스마트미디어 -> (사)한국스마트미디어학회 | |
2015-08-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스마트미디어 -> (사)한국스마트미디어학회영문명 : 미등록 -> Korean Institute of Smart Media | |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0 | 0 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
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