[논문]KNOWLEDGE-BASED BOUNDARY EXTRACTION OF MULTI-CLASSES OBJECTS

Park, Hae-Chul; Shin, Ho-Chul; Lee, Jin-Sung; Cho, Ju-Hyun; Kim, Seong-Dae

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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 IV, 2003 July 01, 2003년, pp.1968 - 1971

Park, Hae-Chul (Division of Electrical Engineering, Department of Electrical Engineering ＆Computer Science, Korea Advanced Institute of Science ＆Technology) , Shin, Ho-Chul (Division of Electrical Engineering, Department of Electrical Engineering ＆Computer Science, Korea Advanced Institute of Science ＆Technology) , Lee, Jin-Sung (Division of Electrical Engineering, Department of Electrical Engineering ＆Computer Science, Korea Advanced Institute of Science ＆Technology) , Cho, Ju-Hyun (Division of Electrical Engineering, Department of Electrical Engineering ＆Computer Science, Korea Advanced Institute of Science ＆Technology) , Kim, Seong-Dae (Division of Electrical Engineering, Department of Electrical Engineering ＆Computer Science, Korea Advanced Institute of Science ＆Technology)

Abstract ▼ AI-Helper

We propose a knowledge-based algorithm for extracting an object boundary from low-quality image like the forward looking infrared image. With the multi-classes training data set, the global shape is modeled by multispace KL(MKL)[1] and curvature model. And the objective function for fitting the deformable boundary template represented by the shape model to true boundary in an input image is formulated by Bales rule. Simulation results show that our method has more accurateness in case of multi-classes training set and performs better in the sense of computation cost than point distribution model(PDM)[2]. It works well in distortion under the noise, pose variation and some kinds of occlusions.

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