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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 668 - 676 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0061
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Ellipses are particularly valuable owing to their superior statistical and geometric properties. Leveraging these properties, numerous detection algorithms have been developed and extensively studied. This study proposes a novel approach that detects elliptical shapes and approximates arbitrary objects as ellipses for detection. Using this methodology, the edges of an image are first extracted, a fundamental step in object detection, by dividing the image into small patches for generating machine learning data. The edge extraction process uses random forest machine learning, which provides robustness and efficiency in capturing edge features. Subsequently, object outlines are classified using density-based clustering techniques, enabling the identification of potential objects within the image. These identified objects are subsequently formulated as ellipse candidates using the five-dimensional parametric conic equation of an ellipse for each set of points. Multiple ellipses are generated via least squares ellipse fitting, ensuring a comprehensive representation of object shapes within the image. Finally, rigorous verification processes are employed to select the most suitable ellipse candidates as detection items. Extensive experimentation across five public datasets validates the efficacy of the proposed method, showcasing that objects with diverse shapes can be detected by approximating these shapes as ellipses. This method achieves notably higher recall rates than contemporary methods, underscoring the potential use of the proposed method in various real-world applications such as image processing and computer vision.
목차
Abstract
I. 서론
II. 사용된 기법
III. 제안하는 알고리즘
IV. 실험 결과 비교 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
T. Cooke, “A fast automatic ellipse detector,” 2010 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications. IEEE, 2010.
A. Soetedjo and K. Yamada, “Fast and robust traffic sign detection,” 2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 2. IEEE, 2005.
C. Teutscha, D. Berndta, E. Trostmanna, and M. Weber, “Real-time detection of elliptic shapes for automated object recognition and object tracking,” Machine Vision Applications in Industrial Inspection XIV, vol. 6070. SPIE, 2006.
L. Świrski, A. Bulling, and N. Dodgson, “Robust real-time pupil tracking in highly off-axis images,” Proceedings of the Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 2012.
H. Huang, H. Zhang, and Y. Cheung, “Homography estimation from the common self-polar triangle of separate ellipses,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016.
A. Soetedjo and K. Yamada, “Fast and robust traffic sign detection,” 2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 2. IEEE, 2005.
C. Teutscha, D. Berndta, E. Trostmanna, and M. Weber, “Real-time detection of elliptic shapes for automated object recognition and object tracking,” Machine Vision Applications in Industrial Inspection XIV, vol. 6070. SPIE, 2006.
L. Świrski, A. Bulling, and N. Dodgson, “Robust real-time pupil tracking in highly off-axis images,” Proceedings of the Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 2012.
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