독립성분해석 기법과 인근평균 및 정규화를 이용한 영상분류 방법

독립성분해석 기법과 인근평균 및 정규화를 이용한 영상분류 방법

ㆍ 저자명: 홍준식,유정웅,김성수,Hong. Jun-Sik,Yu. Jeong-Ung,Kim. Seong-Su
ㆍ 간행물명: 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B
ㆍ 권/호정보: 2001년|4호|pp.389-394 (6 pages)
ㆍ 발행정보: 한국정보처리학회
ㆍ 파일정보: 정기간행물|
PDF텍스트
ㆍ 주제분야: 기타

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서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

키워드

주성분해석 독립성분해석 전처리:인근 평균 및 정규화 잡음허용 상관 행렬 최소 제곱 오차 PCA:Principle Component Analysis ICA:Independent Component Analysis Preprocessing:neighborhood averaging and normalization Noise tolerance Correlation matrix LSE:Least square error

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