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저자정보
김태훈 (경북대학교) 김기승 (경북대학교) 송영철 (경북대학교) 류강수 (구미대학교) 최병재 (대구대학교) 박길흠 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제23권 제1호
발행연도
2013.2
수록면
57 - 64 (8page)

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본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병 영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.
#약병영상 분류 #RGB 컬러 모델 #HSV 컬러 모델 #SURF 알고리즘 #Medicine Bottle Image Classification #RGB Color Model #HSV Color Model #SURF Algorithm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. RGB와 HSV 컬러정보와 SURF알고리즘
3. 제안하는 컬러 정보의 특징값 추출과 SURF알고리즘의 적용
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - W. Niblack / 1993 / The QBIC Project : Querying Images by Content Using Color, Texture, and Shape / SPIE Int'l. Symp. on Electronic Imaging Science and Technology 1908 : 173 ~ 187 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. W. M. Smeulders / 2000 / Content-based image retrieval at the end of the early years / Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 22 (12) : 1349 ~ 1380 google schola 3. [학술대회논문] - J. R. Smith / 1997 / VisualSEEK : A Fully Automated Content-Based Image Query System / Proceedings of the fourth ACM international conference on Multimedia, ACM : 87 ~ 98 google schola 4. [학술대회논문] - H. Bay / 2006 / Surf : Speeded up robust features / Computer Vision– ECCV 2006 3951 : 404 ~ 417 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - D. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International journal of computer vision 60 (2) : 91 ~ 110 google schola

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