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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은후 (수원대학교) 김봉연 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제2호
발행연도
2017.2
수록면
416 - 424 (9page)

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In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.
#Histogram of Oriented Gradient(HOG) #Principal Component Analysis(PCA) #pRBFNNs #Fuzzy C-Means(FCM) #Least Square Estimation(LSE)

목차

Abstract
1. 서론
2. 숫자 이미지를 위한 전처리 방법
3. 인식을 위한 pRBFNNs 패턴분류기의 설계
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
N. Dalal, B. Triggs, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. 886-893, 2005. H. Addi and L. J. Williams, “Principal Component Analysis,” Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, Vol. 2, no. 4, pp. 433-459, 2010. Y. Ke, and R. Sukthankar, “PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Vol. 2, pp. 506-513. 2004. J.-Y. Kim, Y.-S. Kim Face Tracking and Recognition in Video with PCA-based Pose-Classification and (2D)2PCA recognition algorithm. Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 23, No. 5, pp. 423-430, 2013. S.-K. Oh, W. Pedrycz, B.-J. Park, “Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks realized with the Aid of Particle Swarm Optimization,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 163, pp. 54-77, 2011.

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