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이 논문의 연구 히스토리 (5)
1992
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공간불변(space-invariant) 패턴인식에 대한 연구는 여러 접근방식에서 많은 시도가 이루어지고 있다.
학습 이미지의 가중치 선형조합(weighted linear summation)에 의한 SDF(synthetic discriminant function) 필터를 이용한 패턴인식은 그 중의 한 방식으로서 꾸준히 많은 관심을 받고 있다.
본 논문에서는 off-axis 평면기준파의 각분할(angular multiplexing) 방식과 pseudo-inverse 알고리듬에 의한 pSDF 필터를 결합하여 상관기를 구성하고 상관면에서의 상관반응을 관측하여, off-axis pSDF 공간정합필터가 유형분류에 유용함을 입증하고, 광상관기로의 적용가능성을 보여주고자 한다.
학습 이미지의 가중치 선형조합(weighted linear summation)에 의한 SDF(synthetic discriminant function) 필터를 이용한 패턴인식은 그 중의 한 방식으로서 꾸준히 많은 관심을 받고 있다.
본 논문에서는 off-axis 평면기준파의 각분할(angular multiplexing) 방식과 pseudo-inverse 알고리듬에 의한 pSDF 필터를 결합하여 상관기를 구성하고 상관면에서의 상관반응을 관측하여, off-axis pSDF 공간정합필터가 유형분류에 유용함을 입증하고, 광상관기로의 적용가능성을 보여주고자 한다.
목차
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Off - axis pSDF 공간정합필터
Ⅲ. 컴퓨터 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
참고문헌
Abstract
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UCI(KEPA) : G300-j12256285.v2n2p83