본 논문은 작업 공간 내에서 서로 겹쳐져서 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 이진화된 입력영상과 모델영상의 윤곽선을 검출하고 곡률계산에 의해 특징점들을 추출하고, 입력영상의 특징점과 모델영상의 특징점들 사이의 기하학적 유사성을 검출하는 방법이다. 위의 두 특징점의 집합들로 부터 국지적 특성비교에 의해 쌍별 지정 그래프가 구성되고 이웃하는 특징점 레이블로부터의 지지도를 계산함으로써 명백한 특징점 레이블링을 얻을 수 있었다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 바르게 작동하고 가려진 객체들이 올바르게 인식됨을 보였다.
This paper deals with the recognition of partially occluded objects in the work space. The boundary in the binary image is extracted and feature points are detected along the boundary by calculating the curvature. The feature points are used to establish the correspondence between the geometrically similar points of the input and the model image. The pair-wise assignment graph is constructed and unambiguous dominant point labeling is obtained by calculating the support values from neighbouring dominant point labels. An experiment on several sample data is given to show the result of the proposed algorithm.
