장수말벌 이미지 퓨전 전처리를 통한 딥러닝 영상인식

초록

이미지 퓨전은 여러 장의 이미지에서 모든 중요한 정보를 모아 한 장의 이미지로 만드는 것이다. 한 장의 이미지에는 소스 이미지보다 더 많은 정보를 내재하고 정확하게 만들어져야 한다. 객체의 추적이나 인식을 위해 양질의 이미지를 취득하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해, 취득된 이미지를 이미지 퓨전을 통해 합성이나 보상하여 개선된 이미지를 만들어내는 작업이 요구된다. 본 논문에서는 장수말벌의 인식률을 높이기 위해서 취득된 이미지의 퓨전 및 인식 응용 방법에 대하여 제시하고자한다. 장수말벌 이미지에서 임의 영역 블러링된 소스 이미지를 생성하고, 주성분분석 기반 이미지 퓨전으로 통해 합성하였으며, RMSE, PFE, MAE, CORR, SNR, PSNR를 통해 이미지 퓨전 성능을 측정한다. 또한, 심층 합성곱 신경망 기반인 AlexNet을 이용하여, 퓨전 이미지에 대한 인식 스코어와 분류 정확도를 제시한다.

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