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골프공 인식을 위한 OpenCV 기반 신경망 최적화 구조
Optimal Structures of a Neural Network Based on OpenCV for a Golf Ball Recognition 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.2, 2015년, pp.267 - 274  

김강철 (전남대학교 전기전자통신컴퓨터공학부)

초록
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본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper the optimal structure of a neural network based on OpenCV for a golf ball recognition and the intensity of ROI(Region Of Interest) are calculated. The system is composed of preprocess, image processing and machine learning, and a learning model is obtained by multi-layer perceptron usi...

주제어

#신경망   #최적화 구조   #패턴인식  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • The system is composed of preprocess, image processing and machine learning, and a learning model is obtained by multi-layer perceptron using the inputs of 7 Hu’s invariant moments, box ration extracted by vertical and horizontal length or π calculated by area of ROI.

대상 데이터

  •  To easily implement pattern recognition systems in many field, OpenCV which is an open source computer vision library is used[2-4]. The library contains over 500 functions that span many areas. It is mainly used for some advanced image processing, such as feature detection and tracking, motion analysis, object segmentation and recognition and 3D reconstruction.
  • 7 shows an original image (a) and an ROI extracted image (b) that has intensity >200. The original image has three objects including a golf ball and two other objects, a coffee can and a paper can which are seen at in-door golf driving range. Fig.
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참고문헌 (11)

  1. I.-S. Oh, Pattern Recognition, Korea, Kyobobook publisher, 2008. 

  2. R. Laganiere, OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook, UK, Packt Publishing, 2011. 

  3. G. Bradski, A. Kaebler, Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library, CA, O'Reilly Media, 1st edition, October, 2008. 

  4. J. Zhu, J. Chong, K-C Kim, "The Recognition and Distance Estimation of a Golf Ball using a WebCam," J. of Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 8, no. 12, 2013, pp. 1833-1839. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. K.-C. Kim, S.-Y. Lee, S.-Y. Moon, "Design of the recognition and position estimation system for a golf ball collecting robot," SCTA, KwangJu, 2012, pp. 104-106. 

  6. T. Wanmei, "The Study of the Optimal Structure of BP Neural Network," Systems Engineering Theory and Practice, vol. 25, no. 10, 2005, pp. 95-100. 

  7. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, Third edition, 2008. 

  8. http://www.cse.iitd.ernet.in/-pkalra/csl783/canny.pdf 

  9. X. He, J. Li, D. Wei, W. Jia, Q. Wu, "Canny Edge Detection on a Virtual Hexagonal Image Structure,"JCPC2009, Sydney, 2009, pp. 167-172. 

  10. M.-K. Hu, "Visual pattern recognition by moment invariants,"IRE Trans. Information Theory, Vol. 8, 1962, pp. 179-187. 

  11. K.-B Kim, Y.-W Woo, "Content-based Image Retrieval Using HSI Color Space and Neural Networks," J. of Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 5, no. 2, 2010, pp. 152-157. 

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