플래카드 자동 인식을 위한 관심 영역 추출 (ROI Extraction for Automatic Placard Recognition)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 23권 / 4호 / 374 ~ 380페이지
· 저자명 : 허경용

초록

컨테이너 표면에는 화물의 위험성을 표시하기 위해 다양한 플래카드를 부착한다. 위험물이 적재된 컨테이너의 경우 일반 컨테이너와 별도로 관리되는 등 그 처리에 주의가 필요하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 플래카드 자동 인식의 전단계로 컨테이너 영상에서 플래카드 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 플래카드는 종류가 다양하지만 모두 다이아몬드 형태를 가지고 있다는 점은 인식에서 장점이 될 수 있지만, 컨테이너 표면이 평면이 아니어서 플래카드 영상이 다양하게 변형될 수 있다는 점은 인식에서 단점이라고 할 수 있다. 제안하는 방법을 실제 영상에 적용하였을 때 유형 2 오류(false negative error)는 발생하지 않았다. 또한, 관심 영역 추출을 위해 추출하고자 하는 대상의 형태적인 특징과 기본적인 이미지 연산만을 사용하였으므로 다양한 형태 기반의 관심 영역 추출에 적용될 수 있다.

영어초록

Containers are fitted with various placards on the surface to indicate the risk of cargo. If the containers are loaded with dangerous goods, care should be taken in handling the containers. Therefore, as part of the port automation system, there is a demand for automatic placard recognition. In this paper, proposed is a method to extract placard areas from a container image, which is the first part of the placard recognition system. The fact that placards are of various types but all have a diamond shape can be an advantage in recognition. However, it is a disadvantage in recognition that the placards can be distorted in various ways because the container surface is not flat. When the proposed method was applied to actual images, type I error did not occur. In addition, since the shape feature of the object and basic image operations are used to extract regions of interest, it can be applied to various shape-based region extraction problems.

참고자료

· 없음