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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제4호
발행연도
2006.8
수록면
410 - 415 (6page)

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2006

새로운 커널 기반 정상 상태 복구 기법과 응용
강대성 ,  박주영 한국지능시스템학회 논문지 2006.08 학술저널
새로운 커널 기반 정상 상태 복구 기법과 응용
강대성 ,  박주영 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.05 학술대회자료

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SVDD(support vector data description)는 가장 주요한 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간애서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문애서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 고해상도의 학습 데이터를 이용하여 저해상도로 주어진 시험 데이터 이미지를 고해상도의 이미지로 복원하는 문재에 적용함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용될 수 있는지에 대해서 다룬다.
#SVDD(support vector data description) #노이즈 제거 #서포트 벡터 학습 #De-noising #Support vector learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. SVDD: 비정상 상태 탐지 문제를 위한 서포트 벡터 학습 방법
3. 모의 실험
4. 결과 고찰
참고문헌
저자소개

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