초록
2차원 형상기술자는 형상의 특성을 수치화하여 형상의 분류와 비교를 가능하게 하며, 영상 검색 및 3차원 모델 검색 등에 적용되어왔다. 기존에 개발된 기술자들은 한 형상의 외곽선에 해당하는 폐곡선만을 기술하거나 정밀성이 떨어진다는 한계가 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 하나 이상의 폐곡선으로 이루어진 다중형상에 적용하기 위한 다중 곡률-단계 공간 (Multi Curvature-Scale Space) 기술자를 제안한다. 구체적으로, 하나의 폐곡선을 기술하는데 뛰어난 곡률-단계공간 기술자를 각 폐곡선에 적용하고, 이와 함께 전체 형상내의 각 폐곡선들의 배치 형태를 수치화하여 전체 형상을 기술한다. 또한, 기술자를 구성하는 각 값의 가중치를 조절할 수 있게 하여 사용자에 따른 유사도의 모호함을 극복할 수 있게 하였다. 제시하는 다양한 실험 결과는 제안하는 기술자의 유용함을 나타낸다.
2-D shape descriptors, which are vectors representing characteristics of shapes, enable comparison and classification of shapes and are mainly applied to image and 3-D model retrieval. Existing descriptors have limitations that they only describe shapes of single closed contours or lack in precision, making it difficult to be applied to shapes with multiple contours. Therefore, in this paper, we propose a new shape descriptor called Multi-Curvature-Scale Space that can be applied to shapes with multiple contours. Specifically, we represent the topology of the sub-contours in the multi-contour along with Curvature-Scale Space descriptors to represent the shapes of each sub-contours. Also, by allowing the weight of each component to be controlled when computing the distance between descriptors the weight, we deal with ambiguities in measuring similarity between shapes. Results of various experiments that prove the effectiveness of proposed descriptor are presented.
