다중 물체의 왜곡불변 인식을 위하여 수정합성형태소를 이용한 HMT를 제안하였다. HMT에서 중요한 문제 중의 하나는 오인식을 줄이고 다양한 모양의 왜곡된 물체를 검출하기 위하여 필요한 최적의 형태소를 결정하는 것이다. 제안된 형태소 합성방법은 이런 문제를 해결하는데 적절하다. 한 방법은 집합이론만을 이용하여 참영상의 형태소를 다단계로 합성하는 것이고, 다른 한 방법은 집합이론과 SDF합성법을 이용하여 참영상과 거짓영상의 형태소를 다단계로 합성하는 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 동일 집단의 왜곡된 물체를 인식하고, 다른 집단의 유사한 물체를 구분하여 인식할 수 있음을 확인하였다.
A hit-miss transform(HMT) using modified synthetic structuring elements(SEs) for distortion-invariant recognition of multiple objects is proposed. A fundamental problem in an HMT is the determination of the optimal SE needed to improve the false alarm rate, and detect distorted objects with various shapes. The proposed synthetic methods of SE provide good solutions against this problem. One is the multistage synthesis of each true class SE using only set theory, and the other is the multistage synthesis of each true class and false class SE using set theory and SDF(synthetic discriminant function) synthesis method. Simulation results show the proposed methods can be used for the recognition of distorted intraclass objects and the discrimination of similar interclass objects.
