스네이크라 불리는 능동적 윤곽선 모델은 물체 윤곽선 추출에 유용한 도구이다. 그러나 전형적인 스네이크는 많은 계산시간을 요구하며, 에너지 함수의 특성에 의하여 복잡한 모양의 윤곽선을 추출하지 못하는 경우가 있다. 또한 초기 스네이크의 위치와 형태에 매우 의존적이다. 본 논문에서 상기의 문제들을 해결하기 위하여 탐욕적 알고리즘에 기반한 진동 스네이크를 제안한다. 진동 스네이크는 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 스네이크를 이루는 정점들을 적합성에 따라 직접 윤곽선으로 이동시킨다. 두 번째 단계에서는 지역적 최소를 방지하기 위하여 일부 정점들을 정렬한다. 이러한 과정에 의해 스네이크가 진동하는 모습을 보여준다. 실험에서 진동 스네이크의 진동과정과 탐욕적 알고리즘 간의 성능비교를 보여준다. 진동 스네이크는 복잡한 모양의 윤곽선을 정확하게 추출하면서 탐욕적 알고리즘에 비해 대략 5배정도 속도가 향상되었다.

An active contour model called snake is powerful tool for object contour extraction. But, conventional snakes require exhaustive computing time, sometimes can´t extract complex shape contours due to the properties of energy function, and are also heavily dependent on the position and the shape of an initial snake. To solving these problems, we propose in this paper an improved snake called "shaking snake," based on a greedy algorithm. A shaking snake consist of two steps. According to their appropriateness, we in the first step move each points directly to locations where contours are likely to be located. In the second step, we then align some snake points with a tolerable bound in order to prevent local minima. These processes shake the proposed snake. In the experimental results, we show the process of shaking the proposed shake and comparable performance with a greedy snake. The proposed snake can extract complex shape contours very accurately and run fast, approximately by the factor of five times, than a greedy snake.