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논문 기본 정보

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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제12권 제3호
발행연도
1998.8
수록면
74 - 82 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (12)

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본 연구에서는 초음파 센서에 의해 물체정보를 획득하고 불변모멘트 벡터를 이용하여 이동 및 회전에 불변하는 물체특징점을 추출한다. 그리고 이를 SOFM(Self-Organizing Feature Map) 신경회로망의 입력데이터로 사용하여 물체의 이동 및 회전에 무관한 물체인식 시스템을 제안하였다. 또한 SOFM 신경회로망의 출력 neuron space 크기 및 반복학습회수와 물체인식률과의 관계를 실험하였다. 출력 neuron space와 반복학습회수를 각각 4×4~10×10까지, 10~50회까지 변화시켜 물체인식을 실험한 결과 물체인식률은 동일한 값인 92.3[%]를 나타내었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 물체 인식 시스템
3. 실험
4. 실험결과 및 검토
5. 결론
참고문헌
◇ 著者紹介 ◇

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