• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.53-62
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• 2006

주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.