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PCA와 KNN를 이용한 3차원 물체인식 / 이기준 1
요약 1
Abstract 1
I. 서론 1
II. 전체 시스템 구성도 2
III. 물체 영상의 정규화 2
IV. 주성분 분석을 이용한 물체인식 3
1. 주성분 분석을 이용한 고유공간 구성 4
2. 물체 영상 공간에서 상관관계와 거리 4
3. 개선된 K-Nearest Neighbor를 이용한 거리 평가와 물체 인식 5
V. 물체 인식에 대한 실험결과 5
VI. 결론 6
참고문헌 6
저자소개 7
초록보기
기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.
Object recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize objects by deciding representative features of objects in the model image, extracting feature vectors from objects in a image and measuring the distance between them and object representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the k-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of object models of the same class is used as recognition unit for the images in-putted on a continual input image. However, the robustness of recognition strategies using PCA depends on several factors, including illumination. When scene constancy is not secured due to varying illumination conditions, the learning performance the feature detector can be compromised, undermining the recognition quality. This paper proposes a new PCA recognition in which database of objects can be detected under different illuminations between input images and the model images.
Object recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize objects by deciding representative features of objects in the model image, extracting feature vectors from objects in a image and measuring the distance between them and object representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the k-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of object models of the same class is used as recognition unit for the images in-putted on a continual input image. However, the robustness of recognition strategies using PCA depends on several factors, including illumination. When scene constancy is not secured due to varying illumination conditions, the learning performance the feature detector can be compromised, undermining the recognition quality. This paper proposes a new PCA recognition in which database of objects can be detected under different illuminations between input images and the model images.
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참고문헌 (12건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | Visual Learning and Recognition of 3-D Objects from Appearance  |
미소장 |
| 2 | S. J. Dickinson, A. P. Pentland, and A. Rosenfeld, "3-D Shape Recovery Using Distributed Aspect Matching," IEEE trans. on PAMI Vol.14, No.2, pp.174-200, 1992(2). | 미소장 |
| 3 | P. L. Rosin and G. A, W. West,"Nonparametric Segmentation of Curves into Various Representations," IEEE trans. on PAMI, Vol. 17, No.12, pp.1140-1153, 1995(12). | 미소장 |
| 4 | Shigeyoshi Hiratsuka, Kohtaro Ohba, Hikaru Inooka, Shinya Kajikawa, and Kazuo Tanie, "Stable Gesture Verification in Eigen Space," LAPR Workshop on Machine Vision Application, 1998(11). | 미소장 |
| 5 | J. Weng, N. Ahuja, and T. S.Huang, "Learning recognition and segmentation of 3-D object from 2-D images," Proc. of Fourth Int'l Conf. on Computer Vision, pp.121-128, Belin, 1993(5). | 미소장 |
| 6 | Ragael C. Gonzalez and Richard E. Woods "Digital Image Processing," Prentice Hall, 2002. | 미소장 |
| 7 | Visual interpretation of hand gestures for human-computer interaction: a review |
미소장 |
| 8 | J. Segen and S. Kumar, "Shadow Gestures: 3D Hand Pose Estimation Using a Single Camera," CVPR99, Vol.1, pp.479-485, Fort Collins, Colorado, 1999(6). | 미소장 |
| 9 | J. M. Kim and M. K. Song, "Three Dimensional Gesture Recognition Using PCA of Stereo Images and Modified Matching Algorithm," IEEE Fuzzy Systems and Knowledge Discovery Vol.4, pp.116-120, 2008(10). | 미소장 |
| 10 | Robust Orientation Diffusion Via PCA Method and Application to Image Super-Resolution Reconstruction |
미소장 |
| 11 | T. Jilin, T. Huang and T. Hai, "Face as mouse through visual face tracking," IEEE Computer and Robot Vision, 2005. Proceeding. The 2nd Canadian Conference on 9-11 May, 2005. | 미소장 |
| 12 | Y. Zhang and C. Liu, "Face recognition using kernel principal component analysis and genetic algorithms," Proceedings of the 2002 12th IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing, pp.337-343, 2002. | 미소장 |
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