Color-Based Features and Models using Gabor Filter in Object Recognition
저자
발행사항
부산 : 부산대학교, 2013
학위논문사항
학위논문(박사)-- 부산대학교 대학원 : 기계공학부 2013. 8
발행연도
2013
작성언어
영어
주제어
DDC
621.39 판사항(21)
발행국(도시)
부산
형태사항
xv, 179 장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수:홍금식
참고문헌 : 장 143-154
DOI식별코드
소장기관
본 논문은 컴퓨터비전 분야에서 물체 인지영역에 관한 것이며, 컬러 정보와 가보르 필터/가보르 에너지 필터를 사용한 물체인지모델에 관하여 수행한다. 색상과 템플럿기반 특성을 조합하기 위해서, 본 저자는 컬러정보를 조합하는 컬러기반의 기본모델(컬러기반단기ABM)을 제안한다. 저자는 WU의 논문을 토대로 연구를 진행했다. 그에 따르면 컬러기반 ABM모델의 기본은 색상탐지와 분류이다. 그러나, 물체인식의 정확성을 향상시키기 위하여, 또 다른 CIELAB의 컬러기반 특징을 사용함으로써 기존 Wu의 연구를 수정하였다. 이러한 컬러기반 ABM 접근에서, 두 종류의 학습들이 연구된다(최대기대 알고리즘 기반의 감독된 학습과 비감독 학습). 게다가, 컴퓨터비전 응용분야에서 컬러기반 ABM의 현실적인 물체 인식을 위한 유용성이 입증될 것이며 물체인식의 대단한 향상이 보여진다. 추가로, 본 저자는 두뇌의 시각피질의 모델구조와 컬러정보가 사용된 가보를 에너지 필터의 조합을 통합 새로운 물체인식 알고리즘을 제안한다. 먼저, 가보르 필터를 사용하는 대신에, 각 컬러이미지가 CIELAB 컬러 스페이스 및 각각의 컬러 성분으로 변환된 후에, 가보르 에너지 필터가 적용된다. 각 컬러 성분에서 가보르 에너지필터의 출력의 중첩된 표준화된 응답이 분열된 표준화에 의해 계산된다. 학습단계에서, 프로토타입 세트의 일부분이 공간적인 위치, 크기와 몇몇의 규모에서 동시에 무작위로 선택된다. 그리고 선택된 데이터는 그 영역의 최대 사이즈와 방향에 의해 추출되며, 이 때 약한 훈련규모와 방향은 무시된다. 마지막 단계에서는, 분포된 정도가 드문 특징들이 특정구역통합법(localized pooling method)으로 계산되며, 이는 몇몇 프로토타입의 일부 위치로부터 기하학적 정보를 유지하는 것을 허용한다. 마침내, 분포된 정도가 드문 특징들의 집합이 물체인지와 분류를 위하여 분류가(supprot vector machine: SVM)에 의해 활용된다. 몇몇 데이터세트를 이용하여 실시된 실험의 결과는 물체인지의 의미있는 개선점을 컬러정보를 사용함으로써 보여준다.
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