본 논문에서는 변형된 RBF 신경회로망을 이용하여 다중 물체에 대한 사전 정보 없이도 효과적으로 다중 물체를 검출 및 분리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 대칭성을 잘 반영하는 RBF 신경회로망으로 GST(generalized symmetry transform)를 구현하기 위해 서로 대칭인 위치에 존재하는 화소들이 에지 방향성분 차이를 MRBNN의 입력으로 하고, 대칭인 화소간 거리의 함수로 가중치를 설정함으로써 대칭성이 충분히 반영될 수 있도록 하였다. 또한, 입력영상에 대한 경계선 추출 영상을 피라미드 구조로 계층화 한 후, 피라미드 구조의 각 단계에 MRBNN을 적용함으로서 고정된 크기의 대칭 마스크로도 물체 검출 및 분리가 동시에 가능하도록 하였다 여러 물체가 혼재하는 실영상에 대해 실험해 본 결과 물체의 중심 추출을 통한 물체검출 및 물체 분리가 효과적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다.
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