인간은 관심을 가지고 있는 영역(ROI)에 대하여 선택적으로 주의를 집중하여 사물의 특징 을 인식하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 선택적 지각 능력을 적용한 패턴 분류 모델을 제안한다. 먼저 일반적인 클러스터링 알고리즘에 의해 입력 패턴들을 대략적으로 분류하여 참조 클러스터 패턴을 형성하고, 생성된 클러스터의 참조 패턴들을 상호 연관시켜 선택적 지각맵(SPM : Selective Perception Map)을 구성한다. 패턴 분류 및 인식 과정에서는 생성된 SPM을 입력 패턴과 참조 패턴과의 거리 계산에서 가중치로 적용함으로써 인간의 선택적 지각 능력을 패턴 분류에 반영하게 된다. 다양하게 변형된 인쇄체 숫자 및 필기체 숫자 데이터(MNIST)를 통해 실험해 본 결과 SPM을 사용한 패턴 분류 모델이 효과적임을 증명하였다.
We propose a pattern classification model using a selective perception ability of human beings. Generally, human beings recognize an object by putting a selective concentration on it in the region of interest. Much better classification and recognition could be possible by adapting this phenomenon in pattern classification. First, the pattern classification model creates some reference cluster patterns in a usual way. Then it generates an SPM(Selective Perception Map) that reflects the mutual relation of the reference cluster patterns. In the recognition phase, the model applies the SPM as a weight for calculating the distance between an input pattern and the reference patterns. Our experiments show that the proposed classifier with the SPM acquired the better results than other approaches in pattern classification.
