화상에서의 물체 분류와 매개 변수 공간의 동적분할에 의한 물체 인식에 관한 연구 = A Study on the Recognition of Objects by Splitting the Objects in Image Space and Quantizing the Parameter Space Dynamically

국문 초록 (Abstract)

임의의 화상에서 어떤 원하는 패턴을 찾아내는 작업은 매우 어려우며 시간이 많이 걸린다. 만약 찾고자 하는 패턴이 함수 패턴으로 주어질 수 있다면 패턴 매칭 작업이 수식화되어 처리될 수 있다. 이에 관한 대표적인 방법으로 Hough 변환법이 있다. 이 방법은 잡음(noise)이나 변형된 데이타에 대해서도 잘 적용되는 것이다.
그러나, 변환과정에서 매개변수공간에 원하지 않는 효과(noise, bias)를 나타냄으로서 패턴을 놓치거나 잘못된 패턴을 찾는 경우가 발생한다. 또한 매개변수가 많아짐에 따라 매개변수공간을 위한 메모리가 급증하게 된다.
이에, 본 논문에서는 함수의 특성을 살려 화상 공간에서 후보점들을 계산하여 매개변수공간에 누적시키는 방법에 대해 알아 보았다. 이때, 불필요한 후보점 계산을 피하기 위하여 먼저 화상에서의 물체들을 분류한다. 아울러 매개 변수 공간은 동적 분할 방법을 이용하여 필요한 만큼만 마련한다.

목차 (Table of Contents)

• <요약>
• 1. 서론
• 2. 후보점 결정
• 3. 물체의 분류
• 4. 매개 변수 공간의 동적 분할
• 5. 분석
• 6. 결론
• 7. 참고 문헌