이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 객체 내 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭 속성을 이용하여 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체를 인식하기 위해서 객체내의 부분인식에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 객체 내에서 대칭축을 이용하여 영역 복사를 통한 보이지 않는 영역을 복원하는 간결한 방법을 제시한다. 이 방법은 통계적 예측보다 대칭 기반의 객체 복원에 의존하기 때문에 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 부분에 대해서 측정된 변수를 가지고 분류 트리를 이용하여 객체 인식를 수행한다. 이는 비록 객체의 자세에는 한계를 가지고 있지만 크기 변경이나 회전, 시각의 변화에서 부분적으로 가려진 객체를 인식하는데 뛰어난 것으로 나타났다.
This paper discusses the problem of partial object recognition in image databases. We propose the method to reconstruct and estimate partially occluded shapes and regions of objects in images from overlapping and cutting. We present the robust method for recognizing partially occluded objects based on symmetry properties, which is based on an ellipse of objects. Our method provides simple techniques to reconstruct occluded regions via a region copy using the symmetry axis within an object. Since our method relies on reconstruction of the object based on the symmetry rather than statistical estimates, it has proven to be remarkably robust in recognizing partially occluded objects in the presence of scale changes, rotation, and viewpoint changes.
