- 독립성분해석과 정규화를 이용한 영상분류 방법
- ㆍ 저자명
- 홍준식,유정웅,Hong. Jun-Sik,Ryu. Jeong-Woong
- ㆍ 간행물명
- 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
- ㆍ 권/호정보
- 2001년|28권 9호|pp.629-633 (5 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보과학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 정규화를 이용한 영상분류 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 전처리 없이 ICA나 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시킨다. 영상에 잡음이 인가된 경우, CPA는 N(0, 0.4), ICA는 N(0.53)까지이 분류가 가능함을 보이는 반면에 비해, 제안된 정규화 전처리는 N(0, 0.75)까지 영상분류가 됨을 실험에서 보이고 있다.
In this paper, we improve noise tolerance in image classification by combining ICA(Independent Component Analysis) with Normalization. When we add noise to the raw image data the degree of noise tolerance becomes N(0, 0.4) for PCA and N(0, 0.53) for ICA. However, when we use the preprocessing approach the degree of noise tolerance after Normalization becomes N(0, 0.75), which shows the improvement of noise tolerance in classification.