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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 SP編 第46卷 第2號
발행연도
2009.3
수록면
99 - 107 (9page)

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본 논문에서는 자동차 번호판 숫자의 특징을 추출하기 위해 강화된 독립성분분석(independent component analysis)의 혼합모델을 제안한다. 독립성분분석은 고차 통계적 특성만을 이용하기 때문에 저차 통계적 특성과 숫자 종류별 상관관계에 대한 특성을 고려하지 못한다. 이러한 독립성분분석의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 주성분분석(principle component analysis)과 선형판별분석(linear discriminant analysis)을 조합한 혼합 모델 형태의 독립성분분석을 제안한다. 실험 결과, 제안된 혼합 모델은 독립성분분석이나 다른 혼합 모델들보다 특징 추출과 인식에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
#Statistical Pattern Recognition #Independent Component Analysis #License Plate Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 통계적 특징추출 모델
Ⅲ. 혼합 특징추출 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (21)

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1. [학술지(정기간행물)] - C. J. Shang / 1994 / Principal Feature-Based Texture classification with Neural Networks / Pattern Recognition 27 (5) : 675 ~ 687 google schola 2. [단행본] - K. I. Diamantaras / 1996 / Principal Component Neural Networks : Theory and Applications, In Adaptive and learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control / John Wiley & Sons, Inc google schola 3. [학술지(정기간행물)] - J. Karhunen / 1995 / Generation of Principal Component Analysis, Optimaixation Problems, and Neural Networks / Neural Networks 8 (4) : 549 ~ 562 google schola 4. [단행본] - Martin T. Hagan / 1996 / Mark Beale, Neural network Design / Chapman & Hall : 11 ~ 47 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Aleix M. Martinez / 2001 / PCA versus LDA / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 (2) : 228 ~ 233 google schola

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