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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 가을 학술발표논문집 제22권 제2호(A)
- 발행연도
- 1995.10
- 수록면
- 451 - 454 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
1996
1995
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최근들어, 1차원 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)을 2차원 모델로 확장하려는 연구가 시도되고 있다. 그러나, 이러한 연구 노력은 안정된 2차원 모델을 확립하는데 있어서의 어려움과 모델 자체가 갖는 계산 복잡도로 인해 완전 연결된 진정한 2차원 모델이 아닌 축소된 형태의 연결 구조를 갖는 의사 2차원 모델로 확장하는데 그치고 있다.
본 논문에서는 영상이 3차 마르코프 메쉬 랜덤 필드(Markov Mesh Random Field: MMRF)에 의해 표현될 수 있다는 가정하에 영상의 모델링과 인식을 위한 새로운 2차윈 통계적 모델인 은닉 마르코프 메쉬 랜덤 필드(Hidden Markov Mesh Random Field: HMMRF) 모델에서의 효과적인 모수 추정 기법을 제안한다. 제안된 모수 추정 기법은 HMMRF 모델에 대한 최대 주변 사후 확률(a maximum, marginal a posteriori probability) 기준에 기반을 둔 “look-ahead” 기법을 확장, 이용함으로써 모수를 추정하는 재귀적 기법이다. 제안된 모수 추정 기법의 유용성을 입증하기 위하여 오프라인 글씨 인식 문제에 적용한 결과에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 영상이 3차 마르코프 메쉬 랜덤 필드(Markov Mesh Random Field: MMRF)에 의해 표현될 수 있다는 가정하에 영상의 모델링과 인식을 위한 새로운 2차윈 통계적 모델인 은닉 마르코프 메쉬 랜덤 필드(Hidden Markov Mesh Random Field: HMMRF) 모델에서의 효과적인 모수 추정 기법을 제안한다. 제안된 모수 추정 기법은 HMMRF 모델에 대한 최대 주변 사후 확률(a maximum, marginal a posteriori probability) 기준에 기반을 둔 “look-ahead” 기법을 확장, 이용함으로써 모수를 추정하는 재귀적 기법이다. 제안된 모수 추정 기법의 유용성을 입증하기 위하여 오프라인 글씨 인식 문제에 적용한 결과에 대하여 살펴본다.
목차
요약
1. 서론
2. 은닉 마르코프 메쉬 랜덤 필드
3. HMMRF 모델 기반의 모수 추정 문제
4. Look - ahead 기법을 이용한 새로운 모수 추정 알고리즘
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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