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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
반재민 (인천대학교) 이병래 (한국방송통신대학교) 강현철 (인천대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제37권 제7호(융합기술)
발행연도
2012.7
수록면
554 - 564 (11page)

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차량인식은 차량 후보영역 검출단계와 검출된 후보 영역에서 특징을 기반으로 차량을 검증하는 차량 검증단계로 나누어진다. 선형 변환 방식의 특징은 차원 감소 효과와 통계적인 특징을 지니게 되어, 이동이나 회전에 강인한 특성을 갖는다. 선형 변환 방식 중 비음수행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)는 부분 기반 표현 방식으로 차량의 국소적인 특징을 기저벡터로 사용하여 희소성을 갖는 특징을 추출할 수 있기 때문에 도심 영상에서 발생하는 차폐 영역에 따른 인식률 저하를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차량 인식에 적합한 NMF 특징 추출 방법을 제안하고, 인식률을 검증하였다. 또한 희소성 제약 조건을 이용하여 기저 벡터에 희소성을 가지는 SNMF(Sparse NMF)와 LVQ2(Learning Vector Quantization) 신경 회로망을 결합하여 차폐 영역에 대한 차량 인식 효율을 기존의 NMF를 이용한 방법과 비교하였다. NMF를 이용하는 특징은 차량이 혼재되어 차폐 영역이 빈번히 발생하는 도심에서도 강건한 특징임을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차량 인식 시스템
Ⅲ. 후보 영역 검출
Ⅵ. 후보 영역 검증
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
References

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