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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태현 (명지대학교) 박동철 (명지대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 第48卷 CI編 第1號
발행연도
2011.1
수록면
44 - 50 (7page)

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본 논문은 다중 클래스 데이터의 효율적 분류를 위한 새로운 아다부스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 아다부스트 알고리즘은 기본적으로 이진 분류기이므로 다중 클래스 데이터 분류의 적용에는 매우 제한적이었다. 이를 극복하기 위하여 제안된 알고리즘은 여러 개의 이진 분류기 대신 하나의 다중 분류기를 약 분류기로 사용함으로써 학습시간을 단축시키고 안정적인 정확도를 얻을 수 있는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Caltech 영상 데이터베이스에서 4가지클래스의 영상 데이터를 총 800개 수집하여 영상 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 다중 클래스 아다부스트 알고리즘은 Adaboost.M2 알고리즘에 비해 분류정확도는 대등한 결과를 얻었지만, 학습시간을 학습단계에 따라 83.1%까지 감소시킬 수 있었다.
#Image Classification #Data retrieval #Adaboost

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 아다부스트 알고리즘
Ⅲ. 다중 분류기 기반 아다부스트 알고리즘
Ⅳ. 실험에 사용된 군집화 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - G. Paschos / 2001 / Perceptually uniform color spaces for color texture analysis: an empirical evaluation / IEEE Transactions on Image Processing 10 (6) : 932 ~ 937 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - E.Y. Lam / 2000 / A mathematical analysis of the DCT coefficient distributions for images / IEEE Trans. on Image Processing 9 (10) : 1661 ~ 1666 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Zhi-Zhong Wang / 2008 / Texture Analysis and Classification With Linear Regression Model Based on Wavelet Transform / IEEE Trans. on Image Processing 17 (8) : 1421 ~ 1430 google schola 4. [기타자료] - Masi. S / 2009 / Object detection using a max-margin Hough transform / IEEE Computer Vision and Pattern Recognition google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 김재영 / 2010 / 진보된 다단계 특징벡터 기반의 분류기 모델 / 전자공학회논문지 - CI 47 (3) : 36 ~ 41 dbpia

이 논문의 저자 정보

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