세선화 알고리즘의 간접 기법으로 제시된 자기구성 특징 그래프(Self-Organizing feature Graph : SOG) 기법은 안정된 세선화 결과를 가지는 장점이 있으나 학습 알고리즘에서 전체 노드를 재정돈하는 과정이 내포되어 있다. 본 본문에서는 학습 알고리즘의 재정돈 과정을 대신하는 점증적 정돈기법을 제안하고 이 기법을 세선화 알고리즘에 결합하여 실험하고 분석하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 SO를 적용한 결과와 같은 우수한 세선화 결과를 얻으며 학습시간은 O((logM)$^3$)인 복잡도를 가진다.
이 논문에서는 특징점 정보를 이용한 세선화 보정 알고리즘에 대하여 연구하였다. 세선화된 지문에서 교차수를 이용하여 추출된 특징점으로부터 세선화 보정을 수행하였다. 세선화 보정 과정은 특징점인 단점과 분기점을 시작점으로 하여 융선을 추적하면서 불필요한 융선을 제거해 나가는 방법으로 더 이상 제거할 융선이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 CN과 SN을 이용하여 특징점을 재추출하였다. 기존의 세선화된 지문으로부터 추출된 특징점과 제안한 세선화 보정 알고리즘으로부터 추출된 특징점을 비교하였다. 이 비교를 통하여 기존방법보다 세선화 지문이 개선되고 많은 의사 특징점들이 제거되었음을 알 수 있었다.
세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.
8-이웃 연결값을 이용한 세선화알고리즘은 각 화소들 간의 연결성을 나타내는 연결값을 이용하여 원래의 형태에 가장 근접한 문자의 골격을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 골격소멸현상이 없는 8-이웃 연결값을 이용한 세선화알고리즘에서 나타나는 침식현상에 관하여 고찰하였다. 제안된 세선화알고리즘은 직선선분이나 곡선선분 모두에 잘 적용 될 수 있음을 실험 결과로 나타내었다.
세선화 알고리즘은 문자인식, 도형 및 도면 인식 등에 매우 중요하게 사용되고 있다. 세선화 알고리즘은 여러 가지 방법으로 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이전에 제안된 세선화 알고리즘 중 선처리가 후처리에 영향을 주지 않는 병렬 세선화 알고리즘 중에서 ZS, LW, 및 WHF 알고리즘의 문제점을 찾아내었다. ZS 알고리즘은 사선 방향에서 화소가 손실되는 문제점을 안고 있으며, LW 알고리즘은 사선 방향에서의 화소 두께가 1이 되지 못하는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 알고리즘에서는 사선 방향에서 8근방을 이루며, 화소의 두께도 완전히 1이 되도록 개선시킨 병렬 세선화 알고리즘을 제안한다.
이 논문에서는 특징점 정보를 이용하여 기존의 병렬 세선화 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 자동 지문 인식 시스템에서 특징점을 정확히 검출하기 위해서 지문영상의 세선화는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 기존 병렬 세선화 알고리즘에 픽셀의 연결성을 이용한 알고리즘을 추가하여 세선화를 수행하였다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 이진 지문 영상을 사용하여 기존 방법과 비교하였으며 실험결과 세선화 정도가 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 대부분의 지문 인식 알고리즘에서 전처리에 해당하는 부분인 이미지 세선화에 관한 연구이다. 기존의 알고리즘을 보면 지운 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추물을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 본 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축할 수 있다.
본 논문은 다양한 문자 인식에 적용하기 위한 불 전파와 WPTA 알고리즘을 이용한 세선화 알고리즘에 관한 연구이다. 제안된 알고리즘은 각 화소의 깊이 값을 나타내는 깊이정보를 이용하여 원래의 패턴에 매우 유사한 문자의 골격선을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 세선화 알고리즘을 제안하였고, 구현한 후, 수행 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.
도면의 입력 처리를 위한 벡터라이징은 많은 시간과 비용이 소모되는 작업이고, 도면 데이터의 질은 그 처리 결과에 관계된다. 그러므로 지리정보시스템에서 우수한 벡터라이징 시스템의 개발은 매우 중요한 과제이다. 벡터라이징 시스템에서 세선화 알고리즘은 벡터 데이터의 질을 결정하는 가장 중요한 기술이 된다. 본 논문에서는 도면 벡터라이징에 적합한 세선화 알고리즘으로 위상적, 기하학적 특성을 유지하면서 윤곽선의 변형을 최소화하는 알고리즘들을 고찰하였다. 결과로서, WPTA4와 잘 알려진 세선화 알고리즘들 구현하였고, 각각의 수행 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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