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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 이철희 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 1999-04 |
주관부처 | 과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국과학재단 Korea Science and Engineering Foundtion |
등록번호 | TRKO200200020148 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 패턴인식.에러예측.가우시안 최대우도 분류기.피춰영역.classification error.error estimation.Gaussian ML classifier.Bhattacharyya distance.feature extraction.multispectral data. |
정보와 자료의 효율적인 처리 및 가공을 가능하게 하는 패턴인식 분야에 있어서 가우시안 최대우도 분류기(Gaussian ML classifier)는 빠른 처리속도와 안정된 성능우로, 특히 원격탐사 분야에서 대표적인 분류기로 널리 사용되어 왔다. 따라서 가우시안 최대우도 분류기의 에러예측은 매우 중요하게 취급되어 왔으나, 아직까지 정확한 에러예측방법은 없는 실정이다. 기존의 방법들은 수학적 방법을 이용하여 에러의 상한값과 하한값을 제시하고 있는 그 범위가 넓어 실질적으로 사용하기에는 많은 문제가 있다.
본 연구에서는 클래스들간의
In processing multispectral data, quite often normal distributions are assumed and the Gaussian ML classifier is one of the most widely used classifiers, particularly in remotely sensed data. In is relatively fast and robust, providing a satisfactory performance in most cases. In pattern classificat
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