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저자정보
유재환 (인하대학교) 김덕환 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2012한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제39권 제1호(B)
발행연도
2012.6
수록면
387 - 389 (3page)

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초분광영상은 사람이 볼 있는 가시광선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수천 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 그렇기 때문에 초분광영상을 이용한 연구에는 많은 저장 공간과 고사양의 성능을 필요로 한다. 따라서 초분광영상의 차원을 감소시켜 데이터용량을 줄이고, 처리속도를 향상시키기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 기존에 자주 사용되던 방법인 PCA와 ICA는 차원축소를 위하여 고유 벡터를 계산하고 이를 이용하여 축을 변경하여 차원축소를 한다. 하지만 초분광영상에서는 이러한 ... 전체 초록 보기

목차

요약
1. 서론
2. SPVD(Spectral Pair Vector Decomposition) 알고리즘
3. 실험
4 결론
참고문헌

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