웨이브렛 변환을 이용한 물체 인식에 관한 연구 = Analysis of Object Recognition Using Wavelet Transform
저자
발행사항
광주 : 전남대학교 대학원, 1999
학위논문사항
학위논문(석사)-- 전남대학교 대학원: 기계공학과 1999. 2
발행연도
1999
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
DDC
543 판사항(20)
발행국(도시)
광주
형태사항
48 p. : 삽도 ; 27 cm.
일반주기명
지도교수: 기창두
참고문헌: p. 47
소장기관
특징 추출은 물체 인식 시스템에서 중요한 과정중의 하나이다. 특히 2차원 물체의 경계선은 중요한 형상 정보를 포함하고 있으므로 특징 추출의 대상으로 사용 되어 왔다. 본 논문에서는 물체의 특징 추출 방법으로 웨이브렛 변환을 이용한 특징을 통해 보다 효과적인 인식 시스템을 제안한다. 먼저 2차원 물체의 윤곽선은 1차원의 신호로 표현되며 이 신호는 크기, 회전, 이동에 대해 정규화 되어진 후 웨이브렛 변환 과정을 거치게 된다. 웨이브렛 변환은 다른 해상도를 가지고 다른 주파수에서 신호를 분석하는 것으로 웨이브렛 계수는 국지적인 주파수 정보를 제공하며 신호를 다해상도로 해석하므로 신호의 특징을 시간과 주파수 영역에서 분석할 수 있다. 시물레이션 결과는 웨이브렛 변환에 의한 물체 인식이 기존의 퓨리에 기술자와 모멘트기법에 비해 보다 안정적이며 정확한 것을 알 수 있다. 또한 영상의 왜곡시 기존의 특징을 사용한 인식성능보다 더 강인성을 갖는 것으로 나타났다.
A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this thesis. The boundary of the object to be recognized is first represented by a one-dimensional signal that is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of invariant 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of object simultaneously at multiple levels of resolution.
The results show that, compared with the use of moments and fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And the performance of the proposed method is better than those of other existing methods, particularly when objects are corrupted with noise.
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