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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김병주 (영산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제9권 제10호
발행연도
2011.10
수록면
177 - 185 (9page)

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최근 고차원 자료들이 증가하고 있다. 고차원 자료들은 일반적으로 자료 내에 내재되어 있는 분포를 알기가 어렵다. 또한 이러한 고차원 자료들을 처리하기 위해서는 많은 양의 메모리를 필요로 한다. 본 논문에서는 실 세계에 적용 가능한 새로운 분류기를 제안한다. 제안한 분류 시스템은 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 특징 추출을 위해 사용된다. 비선형 특징 추출을 위해 본 논문에서는 새로운 특징 추출 알고리즘을 제안 한다. 두 번째 부분에서는 추출된 특징을 최소제곱 지지벡터와 결합하여 이를 분류기로 사용한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 자료에 대해 실험을 하였다. UCI 벤치마킹 자료와 현실세계의 자료에 대해 실험해 본 결과 제안한 분류 시스템은 기존의 분류기에 비해 더 나은 성능을 나타내었다.
#robust classifier #feature extraction #PCA #Kernel PCA

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징추출
Ⅲ. 분류
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (17)

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1. [단행본] - I.T. Jolliffe / 1986 / Principal Component Analysis / New York Springer-Verlag google schola 2. [학술지(정기간행물)] - H. Murakami / 1982 / Efficient calculation of primary images from a set of images / IEEE PAMI 4 (5) : 511 ~ 515 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - J. Winkeler / 1999 / Subset selection for active object recognition / In Proc. of CVPR 2 : 511 ~ 516 google schola 4. [학술대회논문] - P. Hall / 1998 / Incremental eigenalysis for classification / In Proc. of British Machine Vision Conference : 286 ~ 295 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - M.E. Tipping / 1998 / Mixtures of probabilistic principal component analysers / Neural Computation 11 (2) : 443 ~ 482 google schola

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