한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)

한국정보통신학회 (The Korea Institute of Information and Commucation Engineering)
권호 표지

개선된 신경망을 이용한 컨테이너 식별자 인식

Identifiers Recognition of Container Image using Enhanced Neural Networks

  • 윤경호 (신라대학교 컴퓨터 정보공학부) ;
  • 전태룡 (신라대학교 컴퓨터 정보공학부) ;
  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)
  • Yoon Kyeong-Ho (Division of Computer and Information Engineering, Silla University) ;
  • Jun Tae-Ryong (Division of Computer and Information Engineering, Silla University) ;
  • Kim Kwang-Baek (Dept. of Computer Engineering, Silla University)
  • 발행 : 2006.05.01
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초록

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

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