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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박명수 (한국과학기술연구원) 오상록 (한국과학기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌 第48卷 SC編 第5號
발행연도
2011.9
수록면
7 - 12 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

클래스가 부가된 커널 주성분분석을 이용한 비선형 특징추출
박명수 ,  오상록 전자공학회논문지-SC 2011.09 학술저널
클래스가 부가된 커널 PCA를 이용한 비선형 특징추출
박명수 ,  오상록 정보 및 제어 논문집 2011.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 자료패턴을 분류하기에 적합한 특징을 추출하는 방법인, 클래스가 부가된 커널 주성분분석(class-augmented kernel principal component analysis)를 새로이 제안하였다. 특징추출에 널리 이용되는 부분공간 기법 중, 최근 제안된 클래스가 부가된 주성분분석(class-augmented principal component analysis)은 패턴 분류를 위한 특징을 추출하기 위해 이용되는 선형분류분석(linear discriminant analysis)등에 비해 정확한 특징을 계산상의 문제 없이 추출할 수 있는 기법이다. 그러나, 추출되는 특징은 입력의 선형조합으로 제한되어 자료에 따라 적절한 특징을 추출하기 어려운 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 클래스가 부가된 주성분분석에 커널 트릭을 적용하여 비선형 특징을 추출할 수 있는 새로운 부분공간 기법으로 확장하고, 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
#Class-augmented Kernel Principal Component Analysis #Nonlinear Feature Extraction #Disciminant Features

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 성능평가
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [단행본] - I. T. Jolliffe / 1986 / Principal Component Analysis / Springer-Verlag google schola 2. [단행본] - K. Fukunaga / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition / Morgan-Kaufmann google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. S. Park / 2006 / Feature Extraction Using Class-Augmented Principal Component Analysis (CA-PCA) / Lecture Notes in Computer Science 4132 : 606 ~ 615 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. S. Park / 2009 / Theoretical Analysis On Feature Extraction Capability Of Class-Augmented PCA / Pattern Recognition (11) : 2353 ~ 2362 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - B. Schölkopf / 1998 / Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem / Neural Computation 10 (5) : 1299 ~ 1319 google schola

이 논문의 저자 정보

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