초록 ▼

이미지 기반의 물체 분류 기법은 객체인식, 불량 검출, 보안 등에 중요한 문제이다. 상용이미지를 통한 물체 분류는 이미지를 촬영할 때의 환경에 따라 객체 검출결과에 많은 오차를 야기한다. 물체의 반사특성 추정을 통한 재질 분류기법의 경우 이러한 오차원인에 대해 강건하게 물체를 분석할 수 있는 기법으로서 특히 물체의 빛반사율이 유사한 재질에 대해 강건하게 분류할 수 있다. 본 연구에서는 평면 재질 샘플에 대해 다중 광원 환경 하에서 영상을 획득할 수 있는 반사특성 측정기를 개발하고 측정된 영상 샘플에서 각 반사모델 추정 방법을 적용하

이미지 기반의 물체 분류 기법은 객체인식, 불량 검출, 보안 등에 중요한 문제이다. 상용이미지를 통한 물체 분류는 이미지를 촬영할 때의 환경에 따라 객체 검출결과에 많은 오차를 야기한다. 물체의 반사특성 추정을 통한 재질 분류기법의 경우 이러한 오차원인에 대해 강건하게 물체를 분석할 수 있는 기법으로서 특히 물체의 빛반사율이 유사한 재질에 대해 강건하게 분류할 수 있다. 본 연구에서는 평면 재질 샘플에 대해 다중 광원 환경 하에서 영상을 획득할 수 있는 반사특성 측정기를 개발하고 측정된 영상 샘플에서 각 반사모델 추정 방법을 적용하여 재질 학습 데이터를 자동으로 추출하는 소프트웨어를 개발한다. 또한 재질 데이터를 학습하기 위해 텐서플로우 환경에서 재질 검출 알고리즘을 개발하며, 이는 임의의 재질 데이터가 입력된 경우 학습된 재질 중 입력값이 어느 재질에 가장 유사한지를 판별할수 있다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 토대로 빛반사율이 유사한 재질 샘플들을 측정하여 이의 검출정확도를 비교함으로써 각 표면반사 모델링을 통한 파라메터 추출의 우수성을 비교한다.

본 연구의 결과는 금속, 잉크, 종이와 같이 기존의 색상기반의 분류기법으로 구분하기 힘든 단조로운 색상의 재질들에 대해 강건하게 물체 분류를 가능하게 하며 재질검출 기법을 차원축소 등 여러 파생 연구에 활용하고자 한다.

( 출처: 보고서 초록 3p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 초록 ... 3
• 목차 ... 4
• 제 1 장. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 제 2 장. 연구개발수행 내용 및 결과 ... 6
• 1. 재질 분류 classifier의 성능평가 플랫폼 개발 ... 6
• 2. 반사특성에 따른 재질분류의 최적 모델 파라메터 도출 ... 9
• 3. photometric stereo 기반의 반사특성 장치 개발 ... 10
• 제 3 장. 목표달성도 및 기여도 ... 11
• 제 4 장. 연구개발결과의 활용계획 ... 12
• 참고문헌 ... 12
• 끝페이지 ... 14