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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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    차량계기판에서의 표시등 인식을 위한 정합알고리즘에 관한 연구 = (A) study on the matching algorithm for recognizing telltale bulb model in dashboard

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    https://www.riss.kr/link?id=T7161009

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    This paper proposes new features for recognizing telltale bulb in dashboard. Typical feature employed in model-based pattern recognition is polygonal approximation points of object. But recognition using these dominant points has many mismatching counts in small model such as telltale bulb. To reduce mismatching counts, proposed features are the circle distribution of object pixel and the ratio of distance from center to boundary in object. This paper also proposes new decision function using three features. In simulation result, we make a comparison mismatching counts between recognition using dominant points and new recognition algorithm using three features.

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    This paper proposes new features for recognizing telltale bulb in dashboard. Typical feature employed in model-based pattern recognition is polygonal approximation points of object. But recognition using these dominant points has many mismatching coun...

    This paper proposes new features for recognizing telltale bulb in dashboard. Typical feature employed in model-based pattern recognition is polygonal approximation points of object. But recognition using these dominant points has many mismatching counts in small model such as telltale bulb. To reduce mismatching counts, proposed features are the circle distribution of object pixel and the ratio of distance from center to boundary in object. This paper also proposes new decision function using three features. In simulation result, we make a comparison mismatching counts between recognition using dominant points and new recognition algorithm using three features.

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    목차 (Table of Contents)

    • 목차
    • Ⅰ. 서론 = 1
    • Ⅱ. 전처리 과정 = 4
    • 1. 영상의 이진화 = 4
    • 1.1. 카메라로부터 얻은 영상의 특징 = 4
    • 목차
    • Ⅰ. 서론 = 1
    • Ⅱ. 전처리 과정 = 4
    • 1. 영상의 이진화 = 4
    • 1.1. 카메라로부터 얻은 영상의 특징 = 4
    • 1.2. 영상의 이진화 필요성 = 5
    • 1.3. 이진화 = 6
    • 1.4. 히스토그램을 이용한 임계값 추출 = 7
    • 2. 분할된 물체 영상의 경계성 추출 = 16
    • Ⅲ. 특징점 추출 = 18
    • 1. 물체의 다각형 근사화 = 19
    • 1.1. 체인코드 = 19
    • 1.2. 물체의 다각형 근사화 = 20
    • 1.3 물체의 다각형 근사화 알고리즘 = 23
    • 2. 물체화소의 원 분포비 = 29
    • 3. 중심에서의 물체 윤곽선까지 거리의 최대 최소비 = 30
    • Ⅳ. 정합 알고리즘 = 32
    • 1. 다각형 근사점의 비유사도 = 32
    • 2. 제안한 결정함수 = 40
    • Ⅴ. 실험 및 결과 = 42
    • Ⅵ. 결론 = 49
    • 참고문헌 = 50
    • Abstract = 52
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