고차원을 갖는 생체 스펙트럼 데이터의 특징추출 및 분류기법

조재훈; 박진일; 이대종; 전명근

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조재훈 (충북대학교) 박진일 (충북대학교) 이대종 (충북대학교) 전명근 (충북대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제3호

발행연도: 2009.6

수록면: 297 - 303 (7page)

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본 논문에서는 비선형 변환에 의해 입력신호를 고차원의 확장공간으로 변환한 후, 주성분분석기법(PCA)에 의해 신호의 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 특징추출을 위해 사용되는 기존의 주성분분석기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 확장공간상에서 구간별로 입력데이터를 분할한 후 주성분분석기법에 의해 구간별 특징을 추출하는 서브패턴기반 주성분분석기법(SpPCA)을 적용하였다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 생체 스펙트럼 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.

#PCA #SpPCA #MLP #MRS pattern classification

참고문헌 (12)

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1. [학술지(정기간행물)] - R. Baumgarttner / 2004 / Unsupervised feature dimension reduction for classification of MR spectra / Magnetic Resonance Imaging 22 : 251 ~ 256

2. [학술지(정기간행물)] - Y.Y.B. Lee / 2000 / Robust methodology for the discrimination of brain tumours from in vivo magnetic resonance spectra: Science, Measurement and Technology / IEEE Proc. 147 (6) : 309 ~ 314

3. [학술지(정기간행물)] - Yu Wang / 2000 / Magnetic resonance spectroscopic quantitation via complex principal component analysis / WCCC-ICSP 2000 3 : 2074 ~ 2077

4. [학술대회논문] - M. Turk / 1991 / Face recognition using eigenfaces / IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition : 586 ~ 591

5. [학술지(정기간행물)] - Hong Yang / 2005 / Discriminant analysis of edible oils and fats by FTIR, FT-NIR and FT-Raman spectroscopy / Food Chemistry 93 (1) : 25 ~ 32

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