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대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제43권 제5호
발행연도
2006.9
수록면
38 - 47 (10page)

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기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.
#Classification #Fusion #Shape Information #Motion Information

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 움직이는 물체 검출
Ⅲ. 형상 정보와 모션 정보를 이용한 인식 방법
Ⅳ. 형상 정보와 모션 정보를 이용한 인식 방법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론 및 향후계획
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