인공신경망을 이용한 마커 검출 및 인식의 정확도 개선 (Enhancement of the Correctness of Marker Detection and Marker Recognition based on Artificial Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 13권 / 1호 / 89 ~ 98페이지
· 저자명 : 강선경, 김영운, 소인미, 정성태

초록

본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 입력 영상으로부터 객체의 윤곽선을 찾은 다음에 선분으로 근사화한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾고 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 인공신경망을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 인공신경망을 이용하여 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 인공신경망을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 인식의 정확도를 개선할 수 있었다.

영어초록

In this paper, we present a method for the enhancement of marker detection correctness and marker recognition speed by using artificial neural network. Contours of objects are extracted from the input image. They are approximated to a list of line segments. Quadrangles are found with the geometrical features of the approximated line segments. They are normalized into exact squares by using the warping technique and scale transformation. Feature vectors are extracted from the square image by using principal component analysis. Artificial neural network is used to checks if the square image is a marker image or a non-marker image. After that, the type of marker is recognized by using an artificial neural network. Experimental results show that the proposed method enhances the correctness of the marker detection and recognition.

참고자료

· 없음