정보과학회 논문지 C : 컴퓨팅의 실제
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| 한글제목(Korean Title) |
삼각 부등식을 이용한 효율적인 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Rotation-Invariant Boundary Image Matching Using the Triangular Inequality |
| 저자(Author) |
문양세
김상필
김범수
노웅기
Yang-Sae Moon
Sang-Pil Kim
Bum-Soo Kim
Woong-Kee Loh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 10 PP. 0949 ~ 0954 (2010. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
윤곽선 이미지 매칭에서 두 이미지 시계열 간 회전-불변 거리는 많은 유클리디안 거리 계산을 필요로 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 삼각 부등식(triangular inequality)을 사용하여 유클리디안 거리 계산을 크게 줄이는 획기적인 해결책을 제시한다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스의 자체 회전 거리의 개념을 제시하고, 이를 삼각 부등식과 함께 사용하면 많은 수의 거리 계산을 줄일 수 있음을 보인다. 다음으로, 자체 회전 거리 하나만으로 모든 가능한 자체 회전 거리를 대신할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 최대 수 배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. |
영문내용
(English Abstract) |
Computing the rotation-invariant distance between image time-series is a time-consuming process that incurs a lot of Euclidean distances for all possible rotations. In this paper we propose an innovative solution that significantly reduces the number of Euclidean distances using the triangular inequality. To this end, we first present the notion of self rotation distance and show that, by using the self rotation distance with the triangular inequality, we can prune many unnecessary distance computations. We next present that only one self-rotation is enough for all self-rotation distances required. Experimental results show that our self rotation distance-based methods outperform the existing methods by up to an order of magnitude. |
| 키워드(Keyword) |
윤곽선 이미지 매칭
데이터 마이닝
회전-불변 거리
삼각 부등식
boundary image matching
data mining
rotation-invariant distance
triangular inequality
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