로봇은 지능적인 기계로서 행동하기 위해 환경의 물체를 정확하게 인식해야 한다. 본 논문에서는 물체 인식을 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 대부분의 물체는 색상과 형상 특성을 통해 구별할 수 있다. 물체의 형상은 표면의 평탄도 또는 곡률에 의해 형성된다. 표면의 곡률 또는 평탄도는 다면(facet) 함수의 기울기(gradient)로부터 계산된다. 다면 함수는 영상에서의 패치(patch)들의 회색조(gray level) 값에 기반하여 얻을 수 있다. 또한 영상의 색상 공간은 각 패치에 대해 RGB로부터 HSI로 변환한다. 따라서 물체 영상의 특징 벡터는 영상 내 패치들의 곡률 및 HSI 값으로 구성된다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.