The purpose of this thesis is to develop a computer vision system which recognizes objects from real images. The system accepts the real image of a simple world consisting of blocks, pyramids, and cylinders. The recognition of objects is done by using the concept of region descriptions. First, significant features such as lines and vertices are extracted from the input image. Then primitive regions are determined from the feature lists and predictions of overlapped regions are made. The region description is obtained by using region adjacency graphs(RAG) and T-junctions. Using the structural relations, objects are finally recognized. The identity and location of the object are determined by using the geometric measurements.
이 논문의 목적은 실제 화상에서 물체를 인식하는 전체적인 시스템을 개발하는 것이다.
직육면체, 사각뿔, 원통 등으로 구성된 화상(image)에서 면의 성질을 이용하여 그 화상을 분석한다. 이 시스템은 실제 화상을 입력으로 한다. 처음에 입력 데이타를 직선 근사화 방법을 사용하여 선분과 꼭지점으로 면을 구성하도록 한다. 기본적인 면인 삼각형, 사각형 타원을 찾고 다른 물체에 가려진 면은 이러한 기본적인 면으로 추정한다. 면들 사이의 관련성은 Region adjacency graphs를 이용하고 면의 구성 특징은 T꼭지점을 이용한다. 물체의 구조적인 관계성을 사용하여 그 물체를 인식한다. 물체의 기하학적 측정으로 모델의 동일성과 위치를 확인한다.
