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초록

영어

This study is going to suggest the technology to recognize a starfish by judging various starfish images. In case of recognition of single objects of the asterias amurensis, a starfish can be judged by using concave features and short line features but in case of multiple objects, it is impossible to extract the features of a starfish using concave features or short line so that it can't be recognized as a starfish. Accordingly, it is going to suggest the recognition technology using the features such as numbers of standard deviation, relative degree standard deviation and valid deviation of a long line by using the region central moment and a long line of multiple objects. As a result of experiments of the suggested technology, there were cases that recognition failed because the conditions of the standard deviation of a long line or the numbers of valid deviation of the relative degree couldn't satisfy the conditions but around 95% of a high recognition rate was shown.

한국어

이 논문에서는 다양한 불가사리 영상을 판단하여 불가사리를 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 아무르불가사리의 단일개체를 인식하는 경우는 불가사리의 오목 특성과 단선 특성을 이용하여 불가사리 여부를 판단할 수 있으나, 다중개체의 경우는 오목과 단선을 이용한 불가사리의 특징 추출이 불가능하기 때문에 불가사리로 인식할 수 없다. 따라서 다중개체의 영역 중심 모멘트와 장선을 이용하여 장선의 표준편차, 장선별 표준편차 값, 상대각 표준편차, 유효편차수 등의 특징을 이용한 인식 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법의 실험 결과 장선의 표준편차 조건이나 상대각의 유효편차수 조건을 만족하지 못하여 인식에 실패한 경우도 있었으나 약 95%의 높은 인식률을 보였다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 칼라경계검출을 이용한 아무르 불가사리 영상의 경계검출
 III. 구조적 특징을 이용한 아무르 불가사리 다중개체 인식
  1. 아무르 불가사리 다중 개체의 영역 중심 모멘트
  2. 영역 중심 모멘트와 장선을 이용한 아무르 불가사리 영상의 판단
 IV. 실험 및 결과
 V. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 주란희 [ Ran-Heui Chu | 관동대학교 컴퓨터학과 ]
• 김성락 [ Seong-Nak Kim | 관동대학교 컴퓨터학과 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380