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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 SP編 第44卷 第1號
발행연도
2007.1
수록면
40 - 48 (9page)

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이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
#Texture segmentation #Multiscale Bayesian framework #Neural Networks #Markov random fields #Gibbs sampler

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 다층 퍼셉트론의 구조 및 입력과 출력
Ⅲ. MRF 모델과 Gibbs 샘플러를 사용한 다중스케일 베이지안 결 분할
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (20)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1990 / A probabilitic approach to the understanding and training of neural network classifiers : 1361 ~ 1364 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1996 / Short proof of the posterior probability property of classifier neural networks : 41 ~ 43 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / November2002 / Support Vector Machine for Texture Classification 24 (11) : 1542 ~ 1550 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / September2001 / Multiscale Image Segmentation Using Wavelet-Domain Hidden Markov Models 10 (9) : 1309 ~ 1321 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / Texture segmentation Using Neural Networks and Multi-scale Wavelet Feature : 395 ~ 404 google schola

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