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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제7권 제6호
발행연도
2006.12
수록면
1,100 - 1,105 (6page)

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칼라코드는 획득된 영상에서 칼라의 심각한 왜곡 때문에 그 응용 확장에 어려움이 있었다. 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위해서는 규칙적으로 샘플링 된 몇 개의 화소들을 이용하기 보다는 가능한 한 각 칼라 영역에서 많은 화소들을 통계적으로 처리하는 것이 더 바람직하다. 이를 위해서는 일반적으로 에지 검출이 필요한 분할이 필요하다. 그러나, 칼라코드에서 에지들은 분할을 불완전하게 만드는 지퍼 효과나 반사와 같은 다양한 왜곡에 의해 끊어질 수 있고, 에지 연결 또한 어려운 처리 과정이다. 본 논문에서는 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위한 좀 더 효과적인 방법은 분할을 위한 정확한 에지 검출을 배제하는 방법으로 κ 평균 클러스트링 알고리즘을 적용하였다. 또한, 칼라코드 검출에서 6개의 안전한 칼라와 그레이 성질 모두 이용하였다. 실험은 4M-화소 크기의 야외 영상 144장에 대해 수행되었다. 제안한 방법은 테스트 영상에 대해서 100%의 칼라코드 검출율을 나타내었고, 검출된 코드에 대해서는 99% 이상의 평균 칼라 인식 정확도를 보였다. 여기서 가장 높은 정확도를 보인 캐니 에지 검출법을 사용한 경우 91.28%로 나타났다.
#인식 #칼라 코드 #κ-평균 클러스트링

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1990. / Fundamentals of bar code information theory 23 : 74 ~ 86 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2003. / RF id tagging explained 1 : 20 ~ 23 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2004.11 / Ubiquitous market forecast report google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Face detection using quantized skin color regions merging and wavelet packet analysis 1 (3) google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 1998. / Statistical color models with application to skin detection google schola

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