| 한글제목(Korean Title) |
SOSiM: 형태 특징 기술자를 사용한 형태 기반 객체 유사성 매칭 |
| 영문제목(English Title) |
SOSiM: Shape-based Object Similarity Matching using Shape Feature Descriptors |
| 저자(Author) |
노충호
이석룡
정진완
김상희
김덕환
Chungho Noh
Seoklyong Lee
Chinwan Chung
Sanghee Kim
Deokhwan Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 36 NO. 02 PP. 0073 ~ 0083 (2009. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN (nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법 (Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
In this paper we propose an object similarity matching method based on shape characteristics of an object in an image. The proposed method extracts edge points from edges of objects and generates a log polar histogram with respect to each edge point to represent the relative placement of extracted points. It performs the matching in such a way that it compares polar histograms of two edge points sequentially along with edges of objects, and uses a well-known k-NN(nearest neighbor) approach to retrieve similar objects from a database. To verify the proposed method, we’ve compared it to an existing Shape-Context method. Experimental results reveal that our method is more accurate in object matching than the existing method, showing that when k=5, the precision of our method is 0.75-0.90 while that of the existing one is 0.37, and when k=10, the precision of our method is 0.61-0.80 while that of the existing one is 0.31. In the experiment of rotational transformation, our method is also more robust compared to the existing one, showing that the precision of our method is 0.69 while that of the existing one is 0.30.
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| 키워드(Keyword) |
객체 유사성 매칭
영상 검색
객체 인식
형태 특징 기술자
k-최근접 질의
object similarity matching
image retrieval
object recognition
shape feature descriptor
k-nearest neighbor query
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