최대 빈도수 기반 정규화 체인코드의 특징벡터 (Feature vectors of normalized Chain code based on the maximum voting)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 8권 / 9호 / 175 ~ 180페이지
· 저자명 : 박종안, 안영은

초록

물체인식이나 검색에서 특징벡터를 추출하기 위한 기법으로 체인코드가 광범위하게 이용되고 있다. 체인코드는 알고리즘이 간단하면서도 물체의 윤곽선 정보를 포함하고 있어 특징벡터를 추출하기 위한 기법으로 활용되고 있다. 그러나 전통적인 체인코드는 물체의 이동 및 회전 또는 스케일링에 매우 민감하여 유사 영상을 검색하는 경우 리콜이나 정확도 측면에서 좋은 성과를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 체인코드의 빈도수에 기반하여 윤곽선의 특징벡터를 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 동작 순서는 먼저 물체 윤곽선에 의해 체인코드를 구한 다음, 최대 빈도수 순서로 체인코드를 재배열한다. 그리고 체인코드의 빈도수를 정규화 시킨 후 이를 round-off 함으로서 윤곽선의 특징벡터를 추출한다. 제안된 방법은 MPEG-7 데이터베이스를 이용하여 실험하였고, 실험 결과 물체의 이동이나 회전 그리고 축소 및 확대에도 표준 체인코드 방식보다 더 강인함을 확인할 수 있었다.

영어초록

The chain code is extensively used for extracting the feature vector in object recognition or image retrieval. It is used to extract the feature vector because the algorithm is not only simple but also includes the contour information. But as the traditional chain code is very sensitive at the transfer/rotation/scaling of the object, it is very difficult to get the efficient result of the recall or the precision. In this paper, we have proposed a novel algorithm that the feature vectors, which is based on the voting numbers of the rearranged chain code, is extracted. The process is as follows. The object contour based chain code is obtained and rearranged and normalized according to the maximum voting number. After round off, The voting value based chain code is used as the feature vector. By using the MPEG-7 database, the proposed method experimented. It could confirm the robustness for the movement of the experimental result object or the ratation and reduction and enlargement than the standard chain code method.

참고자료

· 없음