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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제5호
발행연도
2004.5
수록면
577 - 585 (9page)

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인식기와 클래스 레이블로 구성된 고차 확률 분포를 가정이나 근사 없이 저장하고, 평가하는것은 기하급수적으로 복잡하고 관리하기 어렵다. 따라서, 의존관계를 이용한 근사 방법에 의존하게 된다. 본 논문에서는 기존의 2차 의존관계에 기반한 곱 근사 방법을 확장하여, 이 확률 분포를 3차 의존관계에 의해 최적으로 곱 근사하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 3차 의존관계에 기반한 곱 근사 방법은 Concordia 대학과 UCI(University of California, Irvine) 대학으로부터 얻은 필기 숫자를 인식하는 실험에서 다수 인식기의 결합 방법에 적용되었고, 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 살펴보았다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 다수 인식기의 결합에서 의존관계에 기반한 곱 근사 방법

3. 3차 의존관계에 기반한 곱 근사 방법

4. 다수 인식기의 결합 실험 결과 및 분석

5. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (12)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017890376