논문 상세보기

외곽선 검출을 이용한 식물자동인식 분류 알고리즘 KCI 등재

The Categorization Algorithms Using Edge Detection for Plant Recognition System

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/286327
서비스가 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
인간식물환경학회지 (Journal of People Plants and Environment)
인간식물환경학회 (Society For People, Plants, And Environment)
초록

스마트 폰 사용자의 수가 점차적으로 증가함에 따라 모바일을 이용한 식물정보 관련 애플리케이션서비스가 필요 되어 지고 있다. 이에 본 연구는 식물정보 서비스 애플리케이션 개발에 필수 요소인 식물인식 및 분류 전산화 과정의 알고리즘을 제안하였다. 연구를 통해 독자적으로 개발한 Sweep(SP) 외곽선 추출 알고리즘을 이용 하여 외곽선을 검출하고 형태적인 특징요소를 정의하였으며 검출 된 외곽선을 이용하여 H/W ratio, Top tip ratio, Bottom tip ratio, 등분각 연장선과의 교차점 위차 정보, 등분각 연장선과의 교차점 거리 정보, 근접이차함수 비교 등 총 6가지 분류 기준을 전산화하였 다. 제안한 분류 기준의 유효성 검증을 위하여 총 32종의 식물을 재 료로 실험한 결과 H/W ratio과 Top tip ratio는 식물별 고유한 특성 을 기준으로 소수 그룹을 형성하고 구분할 수 있는 유효성을 가지 는 것으로 검증되었다. 등분각 연장선과의 교차점을 이용한 거리정 보는 식물 종류 간의 패턴 차이가 인정되었으며 이의 전산화를 위 하여 바타차야 비교연산법을 적용하여 상대비교 알고리즘을 완성 하였다. 또한 본 연구 과정에서 의도하지 않았던 엽저 및 엽선의 경 향 그리고 결각의 유무 검출 가능성을 확인하게 되어 추가적인 알 고리즘 개발이 가능할 것으로 여겨진다.

As smart phones are becoming new means of gathering and sharing information, the demands for the smart phone ‘apps’ providing plant information and data are also increasing. This study is to provide the algorithms to identify plants using their leaves and is also to feature the digitized leaf data to be stored in the database to be used for plant identification applications. Outline ‘edge’ data of the leaf are extracted by using SP Sweeping algorithm, and the plant species are categorized and identified by applying six algorithms: H/W ratio, top-tip ratio, bottom-tip ratio, gradient of edge points, distance between edge point and the center, and second degree polynomial approximation algorithms. Thirty two species have been selected and used to validate the algorithms. H/W ratio and top-tip ratio have been found to be very effective algorithms to distinguish many species. Moreover, gradient and distance methods have shown the recognizable differences between species, and Bhattacharyya distances have been found to be a great data to be stored as a part of analysis data for run-time comparison by application. Additionally, this study also has confirmed the feasibility of additional identification categories using the features of petiole and tip as well as characteristics of the leaf margin.

저자
  • 이주현((주)내비오닉스코리아) | Juheon Lee
  • 박시몽((주)내비오닉스코리아) | Simong Park
  • 김보미((주)내비오닉스코리아) | Bomi Kim
  • 이종민((주)내비오닉스코리아) | Jongmin Lee
  • 김민정((주)내비오닉스코리아) | Minjung Kim
  • 이애경(단국대학교) | Aekyung Lee Corresponding author