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NTIS 바로가기한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회, 2012 Apr. 26, 2012년, pp.344 - 347
지상근 (국립금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) , 이해연 (국립금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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학습기반 데이터 분류기란 무엇인가? | 학습기반 데이터 분류기(Support Vector Machine)는 통계학자인 Vladimir Vapnik에 의하여 제안된 이진분류를 위한 학습 알고리즘이다 [6]. 이진분류란 (그림 6)과 같이 수집된 데이터를 이용하여 구조적 위험 최소화의 개념에 기반으로 하여 최적의 선형 결정 평면을 구하는 것이다. | |
본 연구에서 제안하는 판별 기술의 성능은 무엇에 의하여 좌우되는가? | 제안하는 판별 기술의 성능은 고유한 특징에 대한 정확한 추출과, 추출된 특징의 학습 분류기를 통한 올바른 분류 기능에 의하여 좌우된다. 본 연구에서는 프린터에 존재 하는 고유한 특징을 추출하기 위하여 다양한 특징점에 대한 연구를 수행하였고, 가장 최적의 결과를 나타내는 비지역적 평균값을 이용한 명암도 작용행렬을 생성하고 통계 적인 특징을 추출하는 방법을 제안한다. | |
위너필터를 이용하면 어떤 효과가 있는가? | 위너필터란 비정상성 잡음을 제거하는 데 유용한 필터로 최소자승 필터라고 한다. 이를 이용하여 입력 영상에서 의도하지 않게 들어가 튀는 값들을 제거하여, 잡음을 제거한 이미지를 얻을 수 있다. |
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