Shape Contexts Recognition(SCR)은 도형이나 사물 등의 모양을 인식하는 기술로 문자인식, 모션인식, 얼굴인식, 상황인식 등의 기반이 되는 기술이다. 하지만 일반적인 SCR은 Shape의 모든 contour에 대해 히스토그램을 만들고 Shape A, B 비교를 위해 추출된 contour를 1:1 개수대로 매핑함으로써 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Shape 모양에 따라 윤곽선을 찾고 개량 DP 알고리즘 및 해리스 코너 검출기를 이용하여 contour를 최적화시킴으로써 간략하면서도 더 효과적인 알고리즘을 만들었다. 이렇게 개선된 방법을 사용함으로써 기존방법보다 처리 수행속도가 빨라짐을 확인하였다.
Shape Contexts Recognition(SCR)은 도형이나 사물 등의 모양을 인식하는 기술로 문자인식, 모션인식, 얼굴인식, 상황인식 등의 기반이 되는 기술이다. 하지만 SCR은 히스토그램을 만들고 비교를 위해 추출된 contour를 개수대로 매핑함으로써 처리속도가 느리다. 따라서 Shape 모양에 따라 윤곽선을 찾고 개량 DP 알고리즘 및 해리스 코너 검출기를 이용하여 contour를 최적화시킴으로써 간략하면서도 더 효과적인 알고리즘을 만들었다.
