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학습과 추론을 위하여 유용한 방법으로 퍼지연상기억장치가 있다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 추론결과를 유도하기 위하여 퍼지연상기억장치를 학습하는 단계에서 오류 역전파를 통하여 노드들 사이의 연결가중치를 재조정하는 방법과 퍼지규칙들을 간결화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비디오 데이타의 장면전환을 검출하는 분야에 적용하여 성능평가를 수행한다.
장면전환 검출을 위한 처리과정은 특징추출, 학습, 그리고 추론 등의 세 단계로 구성된다. 학습과 추론을 위하여 사용한 영상특징은 상관관계, 명도차, 비유사도이며, 퍼지소속함수는 훈련 데이타에 대한 히스토그램 분석을 통하여 생성된다. 성능평가를 위하여 다양한 종류의 비디오 데이타를 사용하였으며, 제안하는 방법과 인위적 규칙에 의한 방법 그리고 퍼지연상기억장치를 이용한 방법의 장단점을 분석한 결과를 제시한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. IFAM의 학습과 추론

3. 장면전화 검출을 위한 특징추출과 퍼지화

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후연구

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