사진 구도 자동 인식을 위한 스카이라인과 주요 객체 검출
Detection of SkyLine and Special Object for Automatic Photo Composition Recognition
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초록
본 연구는 사진 영상 구도의 자동 인식을 위한 연구로서 스카이라인을 검출하고 스카이라인이 검출된 영상에서 간단한 모폴로지 연산을 사용하여 사진영상에서의 주제를 검출하는 방법에 대한 것이다. 본 연구에서의 스카이라인의 검출에는 정확도를 향상 시킨 검출 기법을 사용한다. 스카이라인의 검출을 위해 표준편차 필터 사용 후 간단한 모폴로지 연산의 과정을 거치고 마지막으로 레이블링 후 관심영역을 지정하여 관심영역에 속한 부분에서의 스카이라인을 검출한다. 또한 이에 그치지 않고 하늘영역을 제외한 남은 영역에서의 간단한 외곽선 검출과 모폴로지 연산을 통해 주제라고 판단되는 영역을 검출하는 방법에 대해 제시한다. 제안한 방법으로서의 실험 결과는 이전 연구보다 더욱 좋은 결과를 갖는 것을 확인 할 수 있다.
Abstract
Automatic composition detection is always an active study field. In this paper, we have proposed a novel method to detect the skyline and special objects from the images. For the skyline detection, we firstly apply a standard deviation filter and then perform a morphology operation. After labeling, the skyline can be detected in the Region of Interest(ROI). Then we can extract the special objects such as human being from the skyline-detected images. For extracting the special objects, the edge detection and morphology operation are applied. The experiment results prove that our novel method is more efficient than the previous studies.
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