Active contour model

@Active contour model
잡음이 있을 수 있는 2D이미지에서 물체 윤곽을 표시하기 위해 도입된 컴퓨터 비전 프레임워크
개체 추적, 모양 인식, 분할, 가장자리 감지 및 스테레오 매칭과 같은 응용 프로그램에서 널리 사용됨

변형에 저항하는 내부 힘과 물체 윤곽쪽으로 당기는 구속 및 이미지 힘의 영향을 받는 에너지 최소화, 변형 가능한 스플라인
에너지 최소화를 통해 변형 가능한 모델을 이미지에 일치시키는 일반적인 기술의 특수한 경우로 이해 가능


Active contour model은 윤곽선 찾는 전체 문제를 해결하진 못함
-> 미리 원하는 윤곽선 모양에 대한 지식이 필요하기 때문
오히려 사용자와의 상호 작용, 일부 더 높은 수준의 이미지 이해 프로세스와의 상호 작용 또는 시간이나 공간에서 인접한 이미지 데이터의 정보와 같은 다른 메커니즘에 의존함

변형 가능한 모델이기 때문에 Active contour model은 스테레오 매칭 및 모션 추적의 차이와 노이즈에 적용 가능


이전의 특징 추출 기술과 비교할 때 Active contour model의
장점)
.자율적이고 적응적으로 최소 상태 검색
.외부 이미지의 힘은 직관적인 방법으로 모델에 작용
.이미지 에너지 함수에 가우스 평활 통합하면 스케일 강도 도입됨
.동적 개체 추적에 사용 가능

 

단점)
.시뮬레이션된 어닐링 기술에 의해 상쇄될 수 있는 국부 최소 상태에 민감함
.전체 윤곽에 걸쳐 에너지 최소화하는 동안 미세한 특징이 무시되는 경우가 있음
.수렴 방법에 따라 정확도 달라짐

 

Active contour model로 잘 알려진 deformable model 하나 혹은 여러 개 얼굴 영역의 윤곽선 검츨
커브를 따라 에너지 함수를 최소화하는 방향으로 커브 진화 시킴
주어진 이미지에서 물체 윤곽선 검출하는데 널리 사용되고 있음

 

@Active contour model의 목적

에너지 감소 과정을 반복 수행함으로써 영상 내에서 찾고자 하는 영역의 윤곽선 검출하는 것
Active contour는 에너지 함수를 최소화하는 방향으로 진화

-> 커브는 내부 법선 방향으로 움직이다가 물체 경계에서 정지