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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강현수
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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이 논문의 연구 히스토리 (3)
2016
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본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HOG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험 결과 제안한 방법이 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다.
목차
Ⅰ. 서 론 11.1 연구 배경 및 필요성 11.2 연구 목적 및 내용 21.3 논문의 구성 4Ⅱ. 중이염 및 특징 추출 알고리즘 52.1 중이염 52.2 특징 추출 알고리즘 82.3 제안하는 방법 15Ⅲ. 실험 결과 263.1 실험 데이터 263.2 히스토그램 분포 분석 263.3 학습 데이터에 따른 인식률 283.4 빈 값에 따른 인식률 32Ⅳ. 결론 34참고문헌 35별첨 A. 정상 영상들의 히스토그램 38별첨 B. 중이염 영상들의 히스토그램 46
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