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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.6
- 수록면
- 497 - 500 (4page)
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The classification algorithms using decision tree structures based on SVM(Support Vector Machines) are proposed. The basis classification algorithm is nonlinear binary SVM which use the radial basis function as a kernel function. The feature vectors are 16th order linear predictive coding coefficients. For the performance evaluation of the proposed classification algorithms, we build micro-UWB radar system and acquire experimental data of human and dog movements. Through experiments, we obtain the correct classification probability 96.30% with the proposed decision tree structure. The results show that the proposed tree decision structure performs better than the binary SVM.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 목표물 식별 시스템
Ⅲ. 목표물 식별 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 계획
참고문헌
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