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논문 상세정보

개선된 비문(鼻紋) 기반의 개 개체인식 시스템

An improved system of Dog Identification based on Muzzle Pattern

초록

본 논문에서는 비문(鼻紋) 이미지를 이용한 개의 개체인식 시스템에서 정확도를 높이는 방법을 논하고자 한다. 비문 이미지에는 개 코의 특성상 반사로 인한 다수의 잡음이 생기게 되는데 이는 전체 시스템의 인식률을 낮추는 주요 원인이다. 본 알고리듬에서는 반사광으로 인해 비문 이미지에서 탐지된 잘못된 특징점을 제거하고 RANSAC 알고리듬을 적용하여 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 알고리듬은 종이에 비문을 찍어내지 않고도 충분한 정확도를 가지는 시스템을 구축 할 수 있음을 보였다.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
비문 이미지에서 특징을 추출
비문 이미지에서 특징을 추출하여 개체인식에 사용하는 방법의 장점은 무엇인가?
개체인식을 위한 데이터 확보가 쉽고 실시간 서비스를 제공하기에 적합하다

두 번째는 비문 이미지에서 특징을 추출(feature detection)하여 개체인식에 사용하는 방법이다[1]. 이 방법은 개체인식을 위한 데이터 확보가 쉽고 실시간 서비스를 제공하기에 적합하다는 장점을 가지고 있다. 단점은 빛에 민감하다는 것이다.

비문
비문은 무엇인가?
동물의 코에서 발견할 수 있는 고유한 무늬

비문이란(鼻紋) 동물의 코에서 발견할 수 있는 고유한 무늬(Biometric marker)이다[1]. 사람의 지문과 같은 역할을 할 수 있어, 최근 비문을 도입한 동물의 개체인식 시스템이 품종협회(breed association), 식품제조이력 관리 시스템 등에서 주목을 받고 있다[1].

SUFT
SUFT는 어떤 알고리듬인가?
영상에서 특징점을 찾아 추출하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리듬을 고속화 시킨 알고리듬

SUFT 는 영상에서 특징점을 찾아 추출하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리듬을 고속화 시킨 알고리듬이다[6][7]. 여기서 말하는 특징점이란 명도(intensity) 값의 변화가 큰 부분을 말한다.

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