본 논문에서는 영상을 비전 중심점 이동에 따라 정밀하게 표현할 수 있는 형태 기술자를 제안하고, 이를 이용하여 영상이 표현되는 방법을 조사하였다. 제안된 기술자는 영역의 중심점에 모든 영역의 크기가 집중되어 있도록 표현하는 방법이며, 이 비전의 중심점을 다른 관심영역으로 이동시킴으로써 좀 더 정밀한 영상표현도 가능하게 되었다. 이는 또한 영역의 크기 정보를 포함하고 있어서 더욱 효과적이다. 영상의 윤곽선이 제안된 기술자에 의해 정밀하게 표현될수록 영상 내용 검색 등에는 더욱 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 형태 기술자는 정규화가 가능하여 크기, 위치, 회전에 무관하게 표현될 수 있으며, 일정한 영상 패턴으로 구성된 데이터베이스 시스템을 만들 수 있다. 제안된 형태 기술자를 이용하여 실루엣 영상 검색에 적용하여 실험하였으며, 실험 결과, 영상 표현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 영상을 비전 중심점 이동에 따라 정밀하게 표현할 수 있는 형태 기술자를 제안하고, 이를 이용하여 영상이 표현되는 방법을 조사하였다. 제안된 기술자는 영역의 중심점에 모든 영역의 크기가 집중되어 있도록 표현하는 방법이며, 이 비전의 중심점을 다른 관심영역으로 이동시킴으로써 좀 더 정밀한 영상표현도 가능하게 되었다. 이는 또한 영역의 크기 정보를 포함하고 있어서 더욱 효과적이다. 영상의 윤곽선이 제안된 기술자에 의해 정밀하게 표현될수록 영상 내용 검색 등에는 더욱 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 형태 기술자는 정규화가 가능하여 크기, 위치, 회전에 무관하게 표현될 수 있으며, 일정한 영상 패턴으로 구성된 데이터베이스 시스템을 만들 수 있다. 제안된 형태 기술자를 이용하여 실루엣 영상 검색에 적용하여 실험하였으며, 실험 결과, 영상 표현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
This paper proposes a novel approach to represent the image by using shape descriptor having an information of area. The proposed descriptor is a set of vectors, consists of radius, area and direction parameters in the concentrated center point. Due to the area parameter, we know our descriptor can ...
This paper proposes a novel approach to represent the image by using shape descriptor having an information of area. The proposed descriptor is a set of vectors, consists of radius, area and direction parameters in the concentrated center point. Due to the area parameter, we know our descriptor can obtain the information of area. Also, we give an extended shape descriptor to get more detailed representation. To do this, we move the center point of our vision to that point for region of interest. By doing so about all of region of interest, we can get our descriptor for detailed information of the image. From more detailed descriptor, it's natural that it's more efficient fur representation, retrievals and so on. We make it the normalized pattern and expand to improve its quality. The proposed method is invariant to scale, position and rotation. The results show that it can be used efficiently for image representation as we can see in retrievals of silhouette images.
This paper proposes a novel approach to represent the image by using shape descriptor having an information of area. The proposed descriptor is a set of vectors, consists of radius, area and direction parameters in the concentrated center point. Due to the area parameter, we know our descriptor can obtain the information of area. Also, we give an extended shape descriptor to get more detailed representation. To do this, we move the center point of our vision to that point for region of interest. By doing so about all of region of interest, we can get our descriptor for detailed information of the image. From more detailed descriptor, it's natural that it's more efficient fur representation, retrievals and so on. We make it the normalized pattern and expand to improve its quality. The proposed method is invariant to scale, position and rotation. The results show that it can be used efficiently for image representation as we can see in retrievals of silhouette images.
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문제 정의
그리고 영상을 더 정밀하게 표현할 수 있는 확장 기술자에 대한 방법도 알아보았다. 제안된 방법에서는 영역을 중심에 집중되어 나타나는 원으로 대치시키고, 각 관심영역으로 중심점을 이동시켜 다시 표현하는 방법이다.
이는 영역에 대한 정보만 가지고 있을 뿐 외형의 형태에 대한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영상의 형태또는 형태에 대한 정보를 얻을 수 있도록 영역 내부의 정보인 면적을 반영시킬 수 있도록 한다. 이는 [그림 1]과 같이 임의의 영상을 (b)처럼 하나의동일한 면적의 크기를 갖는 원으로 모델링하여 표현하는 방법이다.
본 논문에서는 영상의 형태를 표현하는 데, 영역의 크기정보를 효과적으로 이용하여 표현된 기술자를 제안한다. 그리고 이 기술자의 비전 영역중심점을 관심영역으로 이동시킴으로서 더 정밀한 표현방법이 될 수 있도록 한다.
본 논문에서는 영상의 형태를 표현하는데에 영역에 대한 정보를 포함한 형태 기술자를 제안하였다. 그리고 영상을 더 정밀하게 표현할 수 있는 확장 기술자에 대한 방법도 알아보았다.
관계없이 일정한 패턴으로 나타다. 본 논문에서는 회전에 대한 기준 위상을 순서적인 에러의 차이, 즉, 기울기의 절대 값이 가장 큰 위치의 위상으로 정하였다. 정리된 영상 패턴은 다음과 같다.
가설 설정
따라서 제안된 방법에 의한 영상 표현에 있어서 파라미터인 중심점과의 거리 r, 각영역에 대한 차 m, 그리고 방향。가 효율적으로이용되어야 한다. 본 논문에서 이 파라미터들을고려하여 영상 벡터 4의 각 요소 벡터를 그 크기가 七_ 气, 방향이 4로 정하였다. 이렇게 하여식 ⑴을 다시 쓰면
제안 방법
이를 이용하여 영상 검색에 효과적으로 이용될 수 있다. 간단한 실루엣 영상들에 대하여 영상 검색을 실험하였다. 실험에 사용된 영상은 [그림 8] 에 나타내었다(http:〃www.
이를 이용하면 정규화 패턴을 만들 수 있고, 확장이 가능하고, 적응적으로 영상이 표현될 수 있다. 또한 표현된 패턴은크기, 위礼 회전에 무관하게 동일한 패턴이 되도록 하며, 이를 실루엣 영상에 적용하여 타당성을확인한다.
제안된 방법에서는 영역을 중심에 집중되어 나타나는 원으로 대치시키고, 각 관심영역으로 중심점을 이동시켜 다시 표현하는 방법이다. 여러 관심영역에 대한 중심점과의 이동거리를 파라미터로 하였으며, 2차 또는 3차의 중심점 이동으로 어느 정도의 정밀한 표현이 이루어졌다. 그리고 실루엣 영상에대하여 제안된 형태 기술자를 영상검색에 응용하여 타당성을 확인하였다.
그리고 영상을 더 정밀하게 표현할 수 있는 확장 기술자에 대한 방법도 알아보았다. 제안된 방법에서는 영역을 중심에 집중되어 나타나는 원으로 대치시키고, 각 관심영역으로 중심점을 이동시켜 다시 표현하는 방법이다. 여러 관심영역에 대한 중심점과의 이동거리를 파라미터로 하였으며, 2차 또는 3차의 중심점 이동으로 어느 정도의 정밀한 표현이 이루어졌다.
그리고 이 기술자의 비전 영역중심점을 관심영역으로 이동시킴으로서 더 정밀한 표현방법이 될 수 있도록 한다. 제안된 방법을이용하면 영상은 영역의 크기정보를 갖는 정밀한형태 기술자(shape descriptor, SD)로 표현되게 된다. 주어진 임의의 영상을 동일한 면적을 갖는 원으로 등가 대치시키고, 원래 영상과의 차이인 에러정보를 가지도록 표현한다.
영상 패턴의 데이터가 다른 영상패턴의 데이터와의 비교를 할 수 있도록 동일한위상에서 값을 가지도록 하여야 한다. 제안된 영상 표현은 형태에 영역 기반인 면적에 대한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상 패턴의 각 데이터를 비교할 수 있다. [그림 4]에 도시한 것과 같이 위상 영역을 기준 축으로 하여 에러인 면적을 더하면 된다.
지금까지 영상의 형태를 표현하기 위하여 영역에 대한 정보를 이용하는 SD를 제안하였고, 비전중심점 이동에 의한 SD의 확장으로 정밀하게 영상을 표현할 수 있는 방법도 제안하였다. 제안된방법의 타당성을 위하여 이진 영상인 실루엣 영상을 대상으로 실험하였다.
대상 데이터
간단한 실루엣 영상들에 대하여 영상 검색을 실험하였다. 실험에 사용된 영상은 [그림 8] 에 나타내었다(http:〃www. lems.brown.edu/~dmc/main.html).
제안된방법의 타당성을 위하여 이진 영상인 실루엣 영상을 대상으로 실험하였다. 실험은 컴퓨터에서 matlab으로 프로그래밍 하였다.
데이터처리
제안된방법의 타당성을 위하여 이진 영상인 실루엣 영상을 대상으로 실험하였다. 실험은 컴퓨터에서 matlab으로 프로그래밍 하였다.
성능/효과
여러 관심영역에 대한 중심점과의 이동거리를 파라미터로 하였으며, 2차 또는 3차의 중심점 이동으로 어느 정도의 정밀한 표현이 이루어졌다. 그리고 실루엣 영상에대하여 제안된 형태 기술자를 영상검색에 응용하여 타당성을 확인하였다. 제안된 형태 기술자로영상을 표현하면, 영상의 형태 정보뿐만 아니라영역에 대한 정보도 가지고 있어서 영상 컨텐츠검색 등에 효과적으로 이용될 수 있다.
이상의 결과로 알 수 있듯이 SD를 이용하면 정규화된 패턴을 만들 수 있었으며, 확장이 가능하여 정밀한 영상 표현도 가능하였다. 특히, 영상을정밀한 패턴으로 나타내어, 영상들 간의 비교가가능하도록 하였으며 , 영상검색에도 효과적으로이용될 수 있음을 보였다.
정밀한 영상 표현도 가능하였다. 특히, 영상을정밀한 패턴으로 나타내어, 영상들 간의 비교가가능하도록 하였으며 , 영상검색에도 효과적으로이용될 수 있음을 보였다.
후속연구
이는 영상이 크기, 위치, 회전에 무관하게 동일하게 표현되어 더욱 효과적이다. 앞으로 정규화된 패턴의 조합으로 구성된 표준 데이터베이스를 이용하여 영상 검색이나 영상 인식 등으로 확장하여야겠다.
그리고 실루엣 영상에대하여 제안된 형태 기술자를 영상검색에 응용하여 타당성을 확인하였다. 제안된 형태 기술자로영상을 표현하면, 영상의 형태 정보뿐만 아니라영역에 대한 정보도 가지고 있어서 영상 컨텐츠검색 등에 효과적으로 이용될 수 있다. 이는 영상이 크기, 위치, 회전에 무관하게 동일하게 표현되어 더욱 효과적이다.
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