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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제34권 제7호
발행연도
2007.7
수록면
667 - 680 (14page)

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생체데이타 프로세싱이란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체 신호를 이용하여 다양한 목적으로 사용하는 것으로, 최근 이에 대한 요구가 높아지고 있다. 생체데이타는 도메인의 특성상, 클래스의 수는 많고 해당 클래스 내의 데이타는 상당히 제한적일 수 있어서 그만큼 데이타 내에 포함된 노이즈에 민감하게 된다. 따라서 기존의 패턴 인식과 분류 방법을 그대로 적용하여 개발된 시스템의 경우는 높은 일반화 성능을 기대하기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 생체데이타가 가지는 특성을 고려하여 각 클래스 고유의 특성에 영향을 미치는 클래스 요인과 노이즈와 같이 전체 데이타에 영향을 미치는 환경 요인으로 구성된 변형된 팩터 분석 모델로 생체데이타 생성 모델을 정의한다. 이를 바탕으로 분류에 필요한 데이타간 이격(inter-data discrepancy) 정보를 추출하고 새로운 유사도 함수를 정의하여 분류기에 적용한다. 제안하는 방법은 분류 대상이 되는 클래스의 정보 활용을 극대화 하여 적은 수의 데이타로부터 노이즈에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 실제 생체데이타를 적용한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
#생체데이타 프로세싱 #패턴 인식 #데이타 생성 모델 #팩터 분석 모델 #유사도 함수 #클래스 요인 #환경 요인 #bio-data processing #pattern recognition #data generation model #additive factor model #similarity function #class factor #environment factor

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이타 생성 모델
3. 분류 시스템
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2003 / An Analytical Method for Multiclass Molecular Cancer Classification 45 (4) : 706 ~ 723 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1997 / Viewpoint Invariant Face Recognition using Independent Component Analysis and Attractor Networks 9 : 817 ~ 823 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / Support vector machine classification and validation of cancer tissue samples using microarray expression data 16 : 906 ~ 914 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1997 / Iris Recognition: An Emerging Biometric Technology 85 (9) : 1348 ~ 1363 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2003 / BIOMETRICS google schola

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