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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제21권 제10호
발행연도
1994.10
수록면
1,786 - 1,793 (8page)

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오염된 데이타에 대한 직선적합에 있어서, 최소 자승 (Least Squares)방식은 특이점 (outlier)들의 분포가 non-Gaussian 일 경우 여러면에서 좋은 결과를 기대할 수 없다.
본 연구에서는 강인한 패러다임의 구체적 기법을 제시하고 그것이 컴퓨터비젼 문제에 어떻게 적용할 수 있는지를 알아보았다. LTS 기법이라고 불리우는 이새로운 패러다임은 여러가지 유형의 Noise가 존재하는 상황에서도 신뢰성을 잃지않는 특징이 있다. 이 LTS 기법은 데이타가 거의 50% 정도나 심히 오염되어 있더라도 정확한 결과를 산출한다. Gaussian noise 가 존재하는 경우, 가중 최소자승 (weighted Least Squares)에 기초한 방법을 사용함으로써 효율성을 높일수 있었다. 또한 LTS 기법 알고리듬이 갖는 시간 복잡성도 무작위 추출 형태의 가속법을 사용함으로써 줄일수 있었다. 여러 종류의 데이타를 대상으로 LTS, Direct Linear Plot, LS의 상대적 우월성을 비교한 결과 LTS 기법이 가장 우월한 결과를 얻었다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 직선 적합의 강인한 기법들

3. 직선적합화의 LTS 기법

4. Hough 변형과 LTS 기법

5. 실험 적용

6. 결론

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