SVM 을 이용한 역광 영상 분류

Abstract

역광 영상은 주 광원이 피사체 후면에 위치하기 때문에 밝은 영역과 어두운 영역의 명암 차이가 크며 대조비가 좋지 않은 특징이 있다. 역광 영상 개선을 위한 기존의 연구들은 입력 영상이 역광이라는 전제 하에 진행하기 때문에 다양한 영상에 대해서는 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 역광 영상 분류를 위해 제안한 역광 영상의 특징들로 특징 벡터(feature vector)를 만든다. 그리고 이진 분류를 위해 쓰이는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 역광 영상을 분류한다. 제안하는 방법의 실험 결과로 정확률(precision)과 재현율(recall), 그리고 F 측정(F-measure)은 각각 0.83, 0.81, 0.82 이다.