영상분할과 물체추출

소개글

영상분할과 물체추출에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 복수 센서를 이용한 광역대상 추적 - 물체 추출
2. 실험
3. 맺음말
참고문헌


1. 영상 분할

본문내용

기까지의 재현률이 낮아지고 있는 것을 알 수 있다. 이것은 관측개시 직후로 추적대상의 관측수가 적어 연결결과가 올바르게 추정되지 않는 시점에서는 대응이 행해지지 않기 때문이다.
또한, 관측개시로부터 10분 경과까지의 적합률은 높고, 연결 관계가 추정된 후는 대응부가 정확하게 행해지고 있는 것을 나타내고 있다. 관측 개시로부터 50분에서 60분까지의 대응 정도가 낮아진 것은 그 시각에 같은 색의 자동차 몇 대가 연속으로 통과했기 때문이다. 통과시간에 다른 색 정보를 사용하면서 대응부의 정도가 높아지고 있지만, 이와 같은 경우에는 대응의 취득에 실패할 경우도 있다. 웹 센싱의 틀은 다양한 센서를 이용하는 것을 상정하고 있다. 이와 같은 상황에서는 센서에 의하여 얻은 특징량이 다르기 때문에, 상술한 바와 같이 대상의 모습을 직접 이용하여 대응할 수는 없다. 하지만 대상의 소실과 출현의 정보만이라도 상당한 정도로 대응부가 가능하다.
3. 맺음말
지금까지 센서 정보의 오픈화를 목표로 한 웹 센싱에 있어서 복수의 센서로 관 된 사람과 자동차 등의 이동하는 대상물의 궤적을 넓은 범위로 구하는 방법에 대하여 소개했다. 웹 센싱은 센서 정보를 공유하는 것을 전제로 하고, 각 센서로부터 얻을 수 있는 정보는 프라이버시 처리가 되어 있기 때문에 직접 영상 데이터를 얻을 수는 없다. 하지만 여기서 설명한 광역대상 추적수법은 프라이버시 처리된 센서로부터 얻을 수 있는 대상의 출현·소실 위치와 색 히스토그램이라고 하는 정보밖에 이용할 수 없기 때문에, 웹 센싱의 틀 속에서 실현 가능한 것이다. 광역의 궤적 정보를 안정하게 얻을 수 있다면 시가에 있어서 교통량 조사, 쇼핑몰 등 사람들의 흐름에 근거한 마케팅 등에 다양하게 응용할 수 있다. 하지만 얻은 정보의 정확도는 프라이버시 처리에 의하여 어느 정도의 정보가 보존되지만, 센서끼리 어느 정도 떨어져 있는지에 의존하기 때문에 이 점에 대해서는 향후 검증이 필요하다.
참고문헌
1)특집 : 「웹 센싱」, 인공지능학회지, Vol.24, No.2, 2009.
2)다니구치 외 : 웹 센싱에 대한 센서정보의 구조화. Vol.24, No.2, pp.208-213, 2009.
<글 : 규슈대학교 다니구치 린이치로(Taniguchi Rinichiro)·시마다 아츠시(Shimada Atsushi), (재)규슈첨단과학기술연구소 아리타 다이사쿠(Arita Daisaku)>
1. 영상 분할
컴퓨터 시각에서 분할은 디지털 영상을 여러 개의 픽셀 집합으로 나누는 과정을 말한다. 분할의 목적은 영상의 표현을 좀 더 의미있고 해석하기 쉬운 것으로 단순화하거나 변환하는 것이다. 영상 분할은 특히 영상에서 물체와 경계(선, 곡선)를 찾는데 사용된다. 영상 분할의 결과는 전체 영상을 집합적으로 포함하는 지역의 집합이거나, 영상으로부터 추출된 윤곽의 집합이다 (경계 검출 참조). 지역에서 각각의 픽셀은 색, 밝기, 재질과 같은 어떤 특징이나 계산된 속성의 관점에서 유사하다. 인접한 지역은 동일한 특징의 관점에서 현저하게 다르다.
영상 분할의 실용적인 응용은 다음과 같다:
- 의료 영상
- 종양과 질병의 검출
- 혈관의 부피 측정
- 컴퓨터의 도움을 받은 수술
- 진단
- 치료 계획
- 해부학적 구조의 연구
- 위성 영상에서 도로, 숲 등과 같은 대상의 검출
- 얼굴 인식
- 지문 인식
- 자동 교통 제어 시스템
- 기계 시각
일부 범용의 알고리즘과 기술이 영상 분할을 위해 개발되었다. 영상 분할 문제에서 일반적인 해법이 없기 때문에 이러한 기술들은 문제 영역의 영상 분할 문제를 효과적으로 해결하기 위해 영역의 지식과 종종 결합되어야 한다.

키워드

물체,   추출