Reflection alignment on analysis of planar shape

형태 데이터 분석은 관심 객체들이 가지고 있는 고유한 모양의 차이를 비교하는 것으로, 컴퓨터 비전, 의학 이미징 등 이미지나 영상 속 객체의 모양을 통해 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있는 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 고유한 형태를 분석하기 위해서는 먼저 객체의 위치와 크기, 회전과 같은 변환에 그 형태가 불변하는 성질을 만족시켜야 한다. 하지만 평면 이미지 속 형태를 추출하는데에 있어, 관심 대상의 대칭적 반사 (reflection) 변환에 대해서는 아직 상대적으로 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 다시 말해 한 객체가 앞뒤 다른 방향에서 촬영되어 이미지로 얻어졌을 때, 기존의 형태 분석에서는 그 두 객체가 다른 모양으로 처리된다. 그러나 많은 분야에서는 반사 정렬을 통해 그 두 객체가 동일한 모양을 가지는 것으로 분석해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 2차원 함수로 표현한 형태 데이터에 대하여 대칭적 반사 정렬 (alignment)을 수반한 일라스틱 (elastic) 거리 기반의 형태 공간과 거리를 제안하고, 군집 및 분류를 포함한 통계 분석을 통해 기존의 방법과의 성능 차이를 비교한다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of the Korean Data and Information Science Society
Published
2024-09-30
DOI
https://doi.org/10.7465/jkdi.2024.35.5.653
Primary Topic
Engineering Applied Research
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
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Reflection alignment on analysis of planar shape

J. R. Park, Hyeongseok Lee, Minho Cho
Journal of the Korean Data and Information Science Society
Engineering Applied Research
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Reflection alignment on analysis of planar shape

J. R. Park, Hyeongseok Lee, Minho Cho
article en

Abstract

형태 데이터 분석은 관심 객체들이 가지고 있는 고유한 모양의 차이를 비교하는 것으로, 컴퓨터 비전, 의학 이미징 등 이미지나 영상 속 객체의 모양을 통해 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있는 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 고유한 형태를 분석하기 위해서는 먼저 객체의 위치와 크기, 회전과 같은 변환에 그 형태가 불변하는 성질을 만족시켜야 한다. 하지만 평면 이미지 속 형태를 추출하는데에 있어, 관심 대상의 대칭적 반사 (reflection) 변환에 대해서는 아직 상대적으로 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 다시 말해 한 객체가 앞뒤 다른 방향에서 촬영되어 이미지로 얻어졌을 때, 기존의 형태 분석에서는 그 두 객체가 다른 모양으로 처리된다. 그러나 많은 분야에서는 반사 정렬을 통해 그 두 객체가 동일한 모양을 가지는 것으로 분석해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 2차원 함수로 표현한 형태 데이터에 대하여 대칭적 반사 정렬 (alignment)을 수반한 일라스틱 (elastic) 거리 기반의 형태 공간과 거리를 제안하고, 군집 및 분류를 포함한 통계 분석을 통해 기존의 방법과의 성능 차이를 비교한다.

Journal of the Korean Data and Information Science SocietyVol. 35(5)
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