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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박충식 (U1 University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제3호(통권 제192호)
발행연도
2020.3
수록면
51 - 55 (5page)

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본 논문에서는 이미지 복원에 사용되는 기존의 FAM (Fuzzy Associative Memory)에 유사성 학습을 채택하여 개선된 FAM을 제안한다. 이미지 복원은 노이즈가 존재하는 버전에서 원 이미지에 가깝게 복원하는 것을 의미한다. 얼굴 인식과 같은 중요한 적용 문제에서 이 프로세스는 잡음에 강하고 견고하며 빠르며 확장 가능해야한다. 기존의 FAM 은 강력한 퍼지 제어를 통하여 도메인에 적용 할 수 있지만 실제 응용 프로그램에서는 용량 문제가 있지만 단순한 단일 계층 신경망이다. 유사성 측정은 복구 된 이미지와 원본 이미지 사이의 제곱 평균 오차를 최소화하기 위해 FAM 구조의 연결 강도와 관련이 있다. 제안된 알고리즘의 효과는 실험에서 랜덤 노이즈로 인한 오류 크기가 현저히 낮아지는 것을 확인하였다.
#Image Restoration #Fuzzy Associative Memory #Similarity Learning. Similarity Measure #이미지 복원 #퍼지 연상 메모리 #유사성 학습 #유사성 측정

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Improved Fuzzy Associative Memory
III. Result And Discussion
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
B. Kosko / 1992 / Neural networks and fuzzy systems: a dynamical systems approach to machine intelligence / Prentice Hall google schola M. T. Hagan / 1996 / Neural Network Design / PWS Publishing Company google schola T. Yamaguchi / 2003 / Intention Recognition Using Case-Base Learning in Human Vehicle / Proceedings of ISIS :110~113 google schola Peter Sussner / 2006 / Implicative Fuzzy Associative Memories / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 14(6):793~807 Crossref The Duy Bui / 2015 / Improving learning rule for fuzzy associative memory with combination of content and association / Neurocomputing 149:59~64 Crossref

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