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본 논문에서는 SpPCA와 MLP에 기반을 둔 융합법칙에 의한 MRS 패턴분류기법을 제안한다. 차원축소를 위해 사용되는 기존의 PCA 기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 구간별로 입력데이터를 분할한 후 PCA에 의해 특징을 추출하는 SpPCA 기법을 이용하여 입력패턴의 차원을 축소한다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 MRS 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.
목차
요 약
ABSTRACT
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. SpPCA와 MLP에 기반을 둔 융합 분류기
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결 론
참 고 문 헌
저자소개
참고문헌 (12)
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R. Baumgarttner, R. Somorjai, C. Bowman, T.C. Sorrell, C.E. Mountford, U. Himmelreich, Unsupervised feature dimension reduction for classification of MR spectra, Magnetic Resonance Imaging 22, pp. 251-256, 2004.
Y.Y.B. Lee, Y. Huang, W. El-Deredy, P.J.G. Lisboa, C. Arus, P. Harris, Robust methodology for the discrimination of brain tumours from in vivo magnetic resonance spectra: Science, Measurement and Technology, IEE Proc., Vol.147, Issue 6, pp.309- 314, 2000.
Yu Wang, S. Van Huffel, E. Heyvaert, L. Vanhamme, N. Mastronardi, P. Van Hecke, Magnetic resonance spectroscopic quantitation via complex principal component analysis, WCCC-ICSP 2000, Vol.3, pp.2074-2077, 2000.
M. Turk and A. Pentland, Face recognition using eigenfaces, IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.586-591, 1991.
Hong Yang, Joseph Irudayaraj and Manish M. Paradkar, Discriminant analysis of edible oils and fats by FTIR, FT-NIR and FTRaman spectroscopy, Food Chemistry, Vol.93, Issue1, pp.25-32, 2005.
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