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주성분분석 및 독립성분분석을 이용한 이차원 영상에서의 다중해상도 거리 측정
A Multi-Resolution Distance Measure for Two Dimensional Images Using Principal Component Analysis and Independent Component Analysis 원문보기

2002봄 학술발표논문집(A):Proceedings of The 29th KISS Spring Conference(한국정보과학회), 2002 Apr., 2002년, pp.247 - 249  

홍준식 (충북대학교 전기·전자 공학부)

초록
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본 논문에서는 주성분 분석(principal component analysis; 이하 PCA) 및 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 영상간의 거리를 측정하여 PCA 와 ICA 중에서 어느 것이 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별이 용이하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 영상간의 거리를 측정하여 상대적 식별을 판단하기 위해서 건저, 주어진 원 영상의 해상도를 영상 크기에 의해 정해起 为에 따라 영상간의 거리를 측정한다. 그리고, 为가 증가하게 되면 측정 거리가 감소하는지 알아본다. 다음어}, 가장 큰 为의 거리 측정값으로부터 가장 작은 거리 측정값을 우선 식별의 순서를 정하고, 가장 큰 거리 측정값을 마지막으로 식별의 순서를 정한다.
  • 본 논문에서는 주성분 분석 및 독립성분분석을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 영상간의 거리를 측정하여 PCA 와 ICA 중에서 어느 것이 영상간의 상대적 식별을 욤이하게 하는지 모의실험을 통하여 확인하였다. 모의 실험 결과로부터, ICA가 PCA에 비해 상대적 식별이 용이하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
  • 본 연구에서는 PCA 및 ICA를 이용, 영상을 분류하여 거리 측정[8]에 의해 영상 분류에서 좋은 특징을 제공해 주는 다중해상도에서 PCA 와 ICA에 의한 영상간의 거리를 측정하여 어느 것이 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하는지 모의실험을 통하여 확인하고자 한다.
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