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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제34권 제6호
발행연도
2007.6
수록면
549 - 561 (13page)

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영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인 BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
#베이지안 네트워크 구조 #제한 학습 #장면 이해 #불확실한 환경 #Bayesian network structure #constrained learning #scene understanding #uncertain environment

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 장면 인식을 위한 베이지안 네트워크
4. 베이지안 네트워크의 제한된 학습 방법
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 토의
참고문헌

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
, 2003 , Bayesian Artificial Intelligence google schola , 2003 , A Conceptual Framework for High- Level Vision google schola , 1998 , Building qualitative event models automatically from visual input : 350 ~ 355 google schola , 2004 , A probabilistic approach to inference with limited information in sensor networks : 269 ~ 276 google schola , 2000 , Causation, Prediction, and Search (2nd edition) google schola

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