• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.267-274
• /
• 2015

본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.