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[국가R&D연구보고서] 지식기반형 영상이해 시스템에 관한 연구
A Study on the Knowledge-Based Image Understanding System 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국과학기술원
Korea Advanced Institute of Science and Technology
연구책임자 양현승
참여연구자 김일영 , 황삼청 , 임경묵 , 류병순
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월1992-07
주관부처 과학기술부
연구관리전문기관 한국과학기술원
Korea Advanced Institute of Science and Technology
등록번호 TRKO200200005979
DB 구축일자 2013-04-18
키워드 장면인식.영상분할.MRF 모델.초기시각모듈융합.신경회로망.Scene Recognition.Image Segmentation.MRF Model.Early Visual Module Integation.Neural Network.

초록 ▼

본 연구에서는 기존의 장면인식시스템의 문제점중 불완전한 영상분할 문제를 극복하고 장면인식에 있어서 매우 중요한 지식표현의 문제를 보다 체계적이고 일반화하기 위한 연구를 수행하였다. 먼저 불완전한 영상분할문제를 해결하기 위해서 기존의 영상분할 알고리즘을 이용하여 영상을 초기분할하고 분할된 각 영역위에 MRF를 정의하고 주어진 에너지함수를 최소화하는 각 영역의 레이블링을 찾음으로써 보다 신속하고 정확한 영상분할 방법을 제시하였다. 그리고 또한 칼라영상 분할을 위한 초기시각모듈의 융합방법에 대해서도 연구하였다. 그리고 영상의 인식을 위해

목차 Contents

  • 제 1 장 서론...9
  • 제 2 장 MRF모델을 이용한 Robust Image Segmentation...16
  • 제 1 절 기존 연구사례...20
  • 1. 화소위에서의 MRF의 정의...20
  • 2. 클릭함수의 정의및 라인 프로세스와의 융합...22
  • 제 2 절 MRF를 이용한 영상분할...25
  • 1. 분할된 영역위에서의 MRF의 정의...25
  • 2. 클릭함수의 정의및 Boundary 프로세스와의 융합...26
  • 3. 최적의 레이블 결정...29
  • 제 3 절 영상분할을 위한 초기 시각정보의 통합...37
  • 제 3 장 MRF를 이용한 영상 레이블링...40
  • 제 1 절 분할된 영상 영역위에서의 MRF의 정의...41
  • 제 2 절 Simulatcd Annealing을 통한 영상 Labeling...43
  • 제 4 장 장면인식을 위한 지식의 자동획득...45
  • 제 1 절 통계적 방법에 의한 지식의 획득...45
  • 제 2 절 신경망을 이용한 지식의 자동획득...46
  • 제 3 절 초기가정 생성을 위한 신경망의 활용...51
  • 제 5 장 결론...61
  • 참고문헌...63

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참고문헌 (25)

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