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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제15권 제1호
발행연도
2005.4
수록면
428 - 432 (5page)

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영상 데이터와 같은 대용량의 데이터를 분류하고자 할 경우, 입력 데이터의 차원을 줄여서 특징 벡터를 뽑아내는 전처리 과정은 필수적이다. 이 경우 특징 벡터가 입력 데이터의 정보를 최대한 포합하도록 하는 것이 중요하다. 특징 벡터를 뽑는 대표적인 방법으로는 PCA, ICA, LDA, MLP와 같은 특징 추출(feature extraction) 방법을 들 수 있다. PCA와 LDA는 무감독 학습 방식이고, LDA, MLP는 감독 학습 방식에 해당한다. 감독학습 방식의 경우 입력 정보와 함께 클래스 정보를 사용하기 때문에 데이터를 분류하기에 더 좋은 특징들을 뽑아낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 무감독 학습 방식인 PCA에 클래스에 대한 정보를 함께 사용하여 특징을 추출함으로써 데이터 분류에 더욱 적합한 특징들을 뽑는 방법을 제안하였다. 그리고, Yale face database를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 기존의 알고리즘과 비교, 테스트 하였다.

목차

요약
1. 서론
2. PCA-FX Scheme
3. 실험 결과
4. 결론
감사의 글
5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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이송재 ,  박동철 한국통신학회논문지 2007 .09

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-015015131