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기술 내용

1. 개요 본 발명은 고해상의 광학 및 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상에서 표적정보(비행기, 장갑차, 탱크 등)를 추출하고 식별하는데 필수적인 인식기 (Classifier) 구현에 관한 것으로써 종래의 인식기술은 영역기반의(Region Based) 표적정보를 추출하고 각 구성 픽셀의 밝기값(brightness)을 특징벡터(Feature Vector)로 삼아 기준모델과 정합값을 계산하여 표적을 식별하는 방법을 주로 사용하였음. 그러나 이러한 방식은 표적이 회전하거나 해상도 차이에 따라 크기가 변할 경우에 인식률이 현저히 떨어지며 특히, 표적 영역이 작아서 다른 표적과 중첩될 경우 인식이 불가능한 경우가 발생함. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 발명기술은 표적영상의 경계를 추출하고 표적의 중심과 경계면상의 점들간의 상대적으로 불변하는 거리를 특징벡터(DFV: Distance Feature Vector)로 삼고 2단계 정합기술을 통하여 회전 및 크기 변화에 강건한 인식기를 구현하였음.

2. 특징 및 장점 1.기존의 인식기의 단점을 보완하여 표적의 회전 및 크기 변화에 강건한 인식기 구현

3. 세부기술 1. 1차 모델링 기술 : 추출된 DFV에서 국부적으로 최대인 peak들을 이용하여 이들의 크기와 간격을 1차 정합정보로 사용하는 기술 2. 2차 모델링 기술 : 1차 모델링시 사용된 분할구역 마다 DFV를 다항식의 급수형태로 근사화 하고 이들 계수를 2차 정합정보로 사용하는 기술 3. 1차 정합기술 : 1차 모델링시 구축된 정합정보를 사용하여 회전변화에 강건하도록 circular shift 시키면서 정합값을 계산하여 최적 정합순서(sequence)를 찾는 기술 4. 2차 정합기술 : 최적 정합순서로부터 2차 모델링시 구축한 다항식 급수계수와 정합하고자 하는 시험표적의 특징벡터와 정합오차를 계산, 최대 정합표적을 찾는기술