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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 봄 학술발표논문집 제21권 제1호
- 발행연도
- 1994.4
- 수록면
- 921 - 924 (4page)
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본 논문에서는 복소-대수 사상 (Complex-Log Mapping, CLM)과 이동 불변 신경망 (Translation Invariant Neural Network, TINN)을 이용하여 크기 및 회전 변형된 이차원 영상을 효율적으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 복소-대수 사상은 크기 및 회전 변형에 무관한 특징 추출에 매우 유용한 변환(Transform)으로 알려져 있다. 그러나 변환 결과는 환-이동(Wrap-around Translation)된 형태로 나타나므로 인식 과정에서 이 환-이동 현상을 해결해야 하는 부담이 있다. 최근 이차 신경망을 이용하여 이 문제를 해결하는 방법이 소개되었다. 그러나 이 방법은 환-이동 불변 특징을 추출하는 신경망의 연결 복잡도가 O(n²)이므로 실용성이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 이동 불변 신경망을 이용하여 연결 복잡도를 O(n*log(n))으로 줄인 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망의 크기를 크게 줄이면서도 이차 신경망을 이용한 방법과 유사한 인식 성능을 보여 준다.
목차
요약
1. 서론
2. M - 변환 : 이동 불변 변환
3. 효율적인 크기 및 회전 불변 이차원 영상 패턴 인식 신경망
4. 실험
5. 결론
참고문헌
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