[논문]영상처리를 이용한 도서 권수 판별 시스템 설계 및 구현

염효섭; 홍민; 오동익

doi:10.3745/ktsde.2013.2.3.195

영상처리를 이용한 도서 권수 판별 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of a Book Counting System based on the Image Processing 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.2 no.3, 2013년, pp.195 - 198

염효섭 (순천향대학교 컴퓨터학과) , 홍민 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) , 오동익 (순천향대학교 의료과학대학 의료IT공학과)

초록
AI-Helper

최근 많은 도서관에서 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그를 도서에 부착하여 대출 및 반납 업무를 처리하고 있다. 그러나 이러한 RFID 인식 시스템은 부착된 RFID 태그와 안테나의 위치 및 주변 환경의 영향에 따라 인식률이 좌우되는 단점이 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도 인식시스템과의 상호 보완이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상을 기반으로 도서의 권수를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 영상에 대해서 도서가 존재하는 영역을 관심영역으로 설정한 후, Canny 엣지 검출 알고리즘을 실행한다. 엣지로 검출된 부분에 대해 Hough 직선 변환 알고리즘을 이용하여 도서가 몇 권인지 판별한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 350장의 다양한 도서 이미지에 대해서 도서의 권수를 정인식과 오인식으로 판별하여 분석하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 도서 권수 판별 정확도에서 97.1%의 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Many libraries utilize RFID tags for checking in and out of books. However, the recognition rate of this automatic process may depend on the orientation of antennas and RFID tags. Therefore we need supplemental systems to improve the recognition rate. The proposed algorithm sets up the ROI of the book existing area from the input image and then performs Canny edge detection algorithm to extract edges of books. Finally Hough line transform algorithm allows to detect the number of books from the extracted edges. To evaluate the performance of the proposed method, we applied our method to 350 book images under various circumstances. We then analyzed the performance of proposed method from results using recognition and mismatch ratio. The experimental result gave us 97.1% accuracy in book counting.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그러나 기존의 RFID를 이용한 방법들은 태그와 안테나 사이의 위치, 방향, 주변 환경에 따른 전파반사 등으로 인한 인식오류가 발생하기 때문에, 대부분의 경우 인식률이 95%에 머물고 있는 상황이다[6]. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도로 구성된 인식시스템간의 상호 보완이 필요한데, 본 연구에서는 이를 영상인식을 통해 달성하고자 한다.
본 논문에서는 최근 도서관에서 많이 사용되고 있는 RFID 기반 도서관리 시스템의 오인식을 보완하기 위한 방법으로 영상처리를 이용하여 책의 권수를 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 총 350장의 테스트 이미지를 이용하여 실험한 결과 97.
본 논문은 도서관의 도서 대출 및 반납 업무에 영상처리 기술을 적용하여 자동으로 도서 권수 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 RFID기반의 방법에서의 오인식 발생 여부를 본 논문에서 제안된 시스템의 인식결과(도서의 권수)와 비교하여 RFID 기반 시스템에 대한 보완으로 활용한다.

가설 설정

본 논문에서 제안하는 방법은 도서관 내에 설치될 무인 대출반납기의 일정한 위치에 카메라를 설치하여 도서의 제본되어 있지 않은 면을 촬영하고, LED 조명을 사용하여 도서에 생길 수 있는 그림자의 효과를 최소화하고 항상 조명 상태가 밝게 유지된다는 가정 하에 수행되었다.
본 연구에서 제안한 도서 권수 판별 알고리즘의 성능 테스트를 위해서 다양한 상황에 대한 실험을 350개의 도서 이미지를 적용하여 수행하였다. 실험은 도서관의 실제 상황을 감안하여 최대 6권 이하를 반납한다고 가정하고 실험을 진행하였다. 아래의 Table 1의 실험 결과는 도서 검출의 효율성을 측정하기 위해 인식률을 측정한 값이다.

제안 방법

경계선 강도 Hough 직선 변환 알고리즘을 통해 나온 결과를 이용하여 도서의 경계면에 대한 유효성 검사를 실시하였다. 각 행 별 유효 픽셀의 값을 이미지의 세로 크기 행렬에 저장한 다음 정해놓은 임계값(입력 이미지의 가로 길이에 대한 1/3) 보다 큰 부분만 유효한 도서 경계 영역으로 판단하였다. 그리고 도서의 경계 영역으로 판단되지 않은 행의 행렬값은 0으로 초기화 하여 도서 경계면이 연속되지 않도록 하였다.
1과 같이 가우시안 스무딩을 이용하여 미세한 잡음을 제거한 후 Canny 엣지 검출을 적용하여 외곽선을 검출한다. 검출된 외곽선들에 대해서 Hough 직선 변환을 사용하여 각 도서의 권수를 판별할 수 있도록 경계면 영역을 검출한다. 이렇게 검출된 도서 영역을 본 논문에서 제안하는 도서 경계면 유효성 검사를 적용하여 최종적으로 도서의 권수를 판단한다.
2와 같이 제본이 되어 있는 면은 보통 책의 제목, 저자명, 출판사, 그림 등이 있기 때문에 매우 복잡하므로 이미지 프로세싱 기술을 적용하여 책의 경계면을 검출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 제본이 되어있지 않은 면을 이용하여 도서의 윤곽을 추출하였다. 또한 도서 검출 시스템의 처리 속도 향상을 위해서 Fig.
따라서 본 연구에서는 제본이 되어있지 않은 면을 이용하여 도서의 윤곽을 추출하였다. 또한 도서 검출 시스템의 처리 속도 향상을 위해서 Fig. 2와 같이 입력 이미지의 1/2 영역만을 관심영역으로 설정하여 도서 경계면을 검출하였다.
본 논문에서 제안된 도서 검출 알고리즘은 가로로 쌓여 있는 입력 도서 영상에 대해서 Fig. 1과 같이 가우시안 스무딩을 이용하여 미세한 잡음을 제거한 후 Canny 엣지 검출을 적용하여 외곽선을 검출한다. 검출된 외곽선들에 대해서 Hough 직선 변환을 사용하여 각 도서의 권수를 판별할 수 있도록 경계면 영역을 검출한다.
또한 도서의 경계면은 도서의 두께로 인해 아주 인접해서 발생하지 않으므로 매우 가까이 인접한 유효 경계 영역은 같은 경계 영역으로 합병하였다. 유효 도서 경계 영역으로 판단된 부분에 대해서 정해놓은 임계값(도서 경계면의 최소 두께) 이상 연속해서 유효한 경계 영역이 존재하는지를 판단하여 유효한 도서 경계면으로 판단하였다. 이러한 절차를 따라 계산된 도서 경계면의 개수에 1을 뺀 결과가 검출된 도서의 수가 된다.
검출된 외곽선들에 대해서 Hough 직선 변환을 사용하여 각 도서의 권수를 판별할 수 있도록 경계면 영역을 검출한다. 이렇게 검출된 도서 영역을 본 논문에서 제안하는 도서 경계면 유효성 검사를 적용하여 최종적으로 도서의 권수를 판단한다.
아래의 Table 1의 실험 결과는 도서 검출의 효율성을 측정하기 위해 인식률을 측정한 값이다. 전체 실험 도서 이미지 중 정확하게 인식된 도서들이 몇 %인지와 얼마나 정확하게 인식 되었는지를 정인식률과 오인식률을 이용하여 평가하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 총 350장의 이미지 중에 340개의 이미지에 대해서 올바른 인식 결과를 보여주었으며, False Positive 7개, False Negative 3개의 이미지가 오인식되어 전체 도서 권수 검출에 대해 97.
본 논문은 도서관의 도서 대출 및 반납 업무에 영상처리 기술을 적용하여 자동으로 도서 권수 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 RFID기반의 방법에서의 오인식 발생 여부를 본 논문에서 제안된 시스템의 인식결과(도서의 권수)와 비교하여 RFID 기반 시스템에 대한 보완으로 활용한다. 만약 두 시스템에서의 인식 결과가 같지 않다면 인식 조건을 달리하여 재인식을 실시하여 인식 성능을 향상 시키는 방법이다[9].

대상 데이터

본 연구에서 제안한 도서 권수 판별 알고리즘의 성능 테스트를 위해서 다양한 상황에 대한 실험을 350개의 도서 이미지를 적용하여 수행하였다. 실험은 도서관의 실제 상황을 감안하여 최대 6권 이하를 반납한다고 가정하고 실험을 진행하였다.

데이터처리

경계선 강도 Hough 직선 변환 알고리즘을 통해 나온 결과를 이용하여 도서의 경계면에 대한 유효성 검사를 실시하였다. 각 행 별 유효 픽셀의 값을 이미지의 세로 크기 행렬에 저장한 다음 정해놓은 임계값(입력 이미지의 가로 길이에 대한 1/3) 보다 큰 부분만 유효한 도서 경계 영역으로 판단하였다.

이론/모형

도서 경계면 검출을 위해서 경계선 강도 Hough 직선 변환(Edge Strength Hough Transform)[10] 방법을 적용하였다. 기존의 Hough 직선 변환은 입력 이미지에 대해 일률적으로 1픽셀 두께의 경계선을 사용하는데 반해서 경계선 강도 Hough 변환은 Canny 엣지 검출기를 거친 경계선 맵과 그라디언트 맵을 이용하여 경계선 강도 맵을 생성한다.

성능/효과

전체 실험 도서 이미지 중 정확하게 인식된 도서들이 몇 %인지와 얼마나 정확하게 인식 되었는지를 정인식률과 오인식률을 이용하여 평가하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 총 350장의 이미지 중에 340개의 이미지에 대해서 올바른 인식 결과를 보여주었으며, False Positive 7개, False Negative 3개의 이미지가 오인식되어 전체 도서 권수 검출에 대해 97.1%의 인식률을 보였다. Fig.
본 논문에서는 최근 도서관에서 많이 사용되고 있는 RFID 기반 도서관리 시스템의 오인식을 보완하기 위한 방법으로 영상처리를 이용하여 책의 권수를 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 총 350장의 테스트 이미지를 이용하여 실험한 결과 97.1%의 인식률을 보였다. 제안된 영상처리 기반의 도서 권수 검출 알고리즘은 차후 더 다양하고 많은 도서 이미지를 이용한 테스트와 알고리즘의 보완을 통해 더 높은 인식률을 제공할 수 있을 것으로 예상되며, RFID 시스템에서 잘못 인식되는 문제를 보완하는 데에 활용되어, 안테나의 위치 보정을 통한 RFID 도서관리 시스템의 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

후속연구

1%의 인식률을 보였다. 제안된 영상처리 기반의 도서 권수 검출 알고리즘은 차후 더 다양하고 많은 도서 이미지를 이용한 테스트와 알고리즘의 보완을 통해 더 높은 인식률을 제공할 수 있을 것으로 예상되며, RFID 시스템에서 잘못 인식되는 문제를 보완하는 데에 활용되어, 안테나의 위치 보정을 통한 RFID 도서관리 시스템의 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RFID 인식 시스템의 단점은 무엇인가?	최근 많은 도서관에서 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그를 도서에 부착하여 대출 및 반납 업무를 처리하고 있다. 그러나 이러한 RFID 인식 시스템은 부착된 RFID 태그와 안테나의 위치 및 주변 환경의 영향에 따라 인식률이 좌우되는 단점이 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도 인식시스템과의 상호 보완이 필요하다.
	본 연구에서 도서의 윤곽을 쌓여있는 책들의 영상이 아닌 제본이 되어있지 않은 면을 이용하여 추출한 이유는 무엇인가?	그러나 Fig. 2와 같이 제본이 되어 있는 면은 보통 책의 제목, 저자명, 출판사, 그림 등이 있기 때문에 매우 복잡하므로 이미지 프로세싱 기술을 적용 하여 책의 경계면을 검출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 제본이 되어있지 않은 면을 이용하여 도서의 윤곽을 추출하였다.
	Canny 엣지 검출기의 용도는?	본 논문에서 도서 권수 판별을 위해서 사용된 Canny 엣지 검출 방법은 영상처리 분야에서 입력된 영상에 있는 물체의 외곽선 정보를 추출하는데 이용되는 대표적인 알고리즘이다[7]. Canny 엣지 검출기는 이미 의료 영상 장비에 의해 획득된 2차원 의료 영상을 3차원의 영상으로 복원하거나, 도로의 차선들이 가진 직선의 형태를 검출[4] 하거나, 차량의 번호판 부분을 추출[3]하기 위해서 사용되어 왔다.

참고문헌 (10)

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S. H. Park, and S. W. Cho, "A Vehicle License Plate Recognition Using the Feature Vectors based on Mesh and Thinning", Korea Fuzzy Logic and Intelligent Systems Society, Vol.21, No.6, pp.705-711, 2011.
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"Seminar for Next Generation Research Information System and RFID system", Yonsei University Library, 2010.
J. Canny, "A Computational Approach To Edge Detection", IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.b8, Issue 6, pp.679-698, 1986.
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S. G. Yoo, D. I. Oh, J. H. Jeon, M. Hong, S. J. Park, and W. J. Jang, "Development of a High Quality RFID Recognition System Complemented by Visual Recognition Techniques", Korea Information Processing Society, Vol.19, No.1, pp.85-88, 2012.
G. Y. Heo, K. E. Lee, and Y. W. Woo, "Edge Strength Hough Transform : An Improvement on Hough Transform Using Edge Strength", The Korean Institute of Information and Communication Engineering, Vol.10, No.11, pp.2055-2061, 2006.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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