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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박선 (목포대학교) 이진석 (정보통신산업진흥원) 이성로 (목포대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 第48卷 SP編 第5號
발행연도
2011.9
수록면
23 - 29 (7page)

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적조에 의한 양식업 및 수산업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하는 국내의 연구는 미흡한 실정이다. 적조 생물은 이미지 객체를 일치 할 수 있는 기준 중심 특징이 없기 때문에 인식이 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 단순히 몇 종류의 적조 생물만을 이미지 분류에 이용하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 분해의 의미 특징과 이미지 객체의 원형율을 이용한 새로운 적조 이미지 인식 방법을 제안한다.
#적조 생물(red tide algae) #이미지 인식(image recognition) #비음수 행렬 분해(NMF #non-negative matrix factorization) #의미 특징(semantic features) #원형율(roundness)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비음수 행렬 분해
Ⅲ. 제안방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
국립수산과학원 적조정보 홈페이지 google schola B. C. Kim / 2006 / Measurement of Algae Population for Red-Tide Prediction / SICE-ICASE Internation Joint Conference :4684~4687 google schola T. Jiang / 2008 / Real-time Red Tide Alge Classification Uing Bayes Classifier and SVM / In proceeding of International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (ICBBE) :2888~2891 google schola T. Jiang / 2010 / Real-time Red Tide Algae Recognition using SVM and SVDD / In proceeding of International Conference on Intelligent Computing and Intelligent System (ICIS) :602~606 google schola X. Lili / 2010 / Red Tide Algae Classification Using SVM-SNP and Semi-supervised FCM / In proceeding of International Conference on Education Technology and Computer (ICETC) :389~392 google schola

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