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아이다부스트(Adaboost)와 원형기반함수를 이용한 다중표적 분류 기법
김재협, 장경현, 이준행, 문영식, Kim. Jae-Hyup, Jang. Kyung-Hyun, Lee. Jun-Haeng, Moon. Young-Shik 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 7 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2010, Vol.47 No.3 22-28 (7 pages)
분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류... -
다중 클래스 아다부스트를 이용한 엘리베이터 내 군집 밀도 추정
김대훈, 이영현, 구본화, 고한석, Kim. Dae-Hun, Lee. Young-Hyun, Ku. Bon-Hwa, Ko. Han-Seok 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2012, Vol.17 No.7 45-52 (8 pages)
본 논문에서는 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 이용하여 엘리베이터 내 군집 밀도를 추정하는 방법을 제안한다. SOM을 사용하는 기존의 방법은 재현성이 떨어지며 충분한 성능을 내지 못한다. 제안한 방법은 GLDM(Grey-Level Dependency Matrix)과 GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix)의 텍스처 특징과 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 통해 실내 군집 밀도를 추정한다. 다중 클래스를 분류하기 위해 기존의 아다부스트 알고리즘에서 웨이트 업데이트 식을 변형하여 더 높은 성능의 약한 분류기를 생성하도록 하였다....