주성분분석과 원형율을 이용한 적조생물 인식

Abstract

적조란 유해조류 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 자연현상이다. 적조의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조류를 분류하는 연구는 미흡한 실정이다. 적조류는 영상 객체를 일치 할 수 있는 기준 중심 특정이 없기 때문에 인식이 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 단순히 몇 종류의 적조류 만을 분류에 이용하고 있다. 본 논문은 주성분분석과 영상 객체의 원형율을 이용한 새로운 적조류 인식 방법을 제안한다. Red tide is a natural phenomenon that change sea color by harmful algal blooms. There have been many studies on red tide due to increasing of red tide damage. However, to automatically classify the red tide algae is not enough. Recognition of red tide algae is difficult because they do not have matching center features for recognizing algae image object. Previously studies are used a few type of red tide algae for classification. In this paper, we proposed the red tide algae recognition method using PCA and roundness of image objects.