초록
삼면이 바다인 우리나라의 연안에 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리의 개체수가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 따라서 불가사리를 구제하거나 불가사리의 개체수의 변화 및 이동 경로 파악 등을 위하여 수중 영상에서 불가사리 개체를 인식하는 기술은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 아무르불가사리의 형태적 특징 분석을 이용한 개선된 인식 방법을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 아무르불가사리의 형태적 특징인 오목과 볼록에 대한 추출 정보가 부족한 경우를 위해 제안된 개선된 인식 방법이다. 바다 속에서 촬영되는 불가사리의 영상에서 불가사리의 형태적 특징을 모두 추출하는 것은 매우 어렵다. 따라서 제안하는 인식 방법은 다양한 아무르불가사리 영상에서 개체를 인식하는데 효과적이다. 실험결과, 제안한 기법의 인식률은 92.5%로 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
The population of highly prolific, predatory Asterias amurensis is growing sharply from year to year along the coastline of Korea, a nation surrounded by water on three sides. To make matters worse, the fact that Asterias amurensis devours living fish and shellfish has caused a heavy loss for fishermen involved in the aquaculture industry. What it all boils down to is the significance of technologies allowing one to recognize Asterias amurensis individuals using underwater images for the purpose of exterminating Asterias amurensis or identifying a change in the population of Asterias amurensis or the migration route of Asterias amurensis. An improved Asterias amurensis recognition method based on the morphological characteristics of Asterias amurensis was proposed in this paper. The proposed recognition method aimed at cases marked by the lack of extraction information on concaveness and convexity, which are the morphological characteristics of Asterias amurensis. Extracting all the characteristics of Asterias amurensis from images taken underwater is very difficult. In this respect, the proposed recognition is effective in terms of recognizing individuals in a diversity of Asterias amurensis images. As a result of the experiment, Our proposed method has achieved superior performance with 92.5% than other method.