곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다.
In a process of insect footprint recognition, basic footprint segments should be extracted from a whole insect footprint image in order to find out appropriate features for classification. In this paper, we used a clustering method as a preprocessing stage for extraction of basic insect footprint segments. In general, sizes and strides of footprints may be different according to type and sire of an insect for recognition. Therefore we proposed an improved ART2 algorithm for extraction or basic insect footprint segments regardless of size and stride or footprint pattern. In the proposed ART2 algorithm, threshold value for clustering is determined automatically using contour shape of the graph created by accumulating distances between all the spots of footprint pattern. In the experimental results applying the proposed method to two kinds of insect footprint patterns, we could see that all the clustering results were accomplished correctly.
