영상처리에서 가장 주요한 주제의 하나는 어떻게 "처리하고자 하는 대상의 특징값"을 분리해낼 것인가에 대한 것이다. 또한 이러한 특성값 추출 처리의 전제로서 경험과 지식이 풍부한 전문가가 영상의 분석을 위해 분리해내는 경우와 비슷한 정도의 결과를 얻어 낼 수 있느냐가 실용화의 관건이 될 것이다.
그러나 이러한 처리를 하는 데에 가장 큰 문제점은 비교사적 방법에서는 컴퓨터는 [처리할 영상에 대한 지식]을 가지고 있지 않으며, 프로그램의 작성자가 처리할 영상의 샘플들을 미리 입수해 통계적으로 처리하고, 이에 의해 만든 특성 추출 함수에 의존하여 기계적으로 영상의 특성 값을 분리했기 때문에 첫째, 다른 종류의 영상 데이터에는 사용이 불가능하며, 둘째, 영상 데이터의 특성이 변할 경우 특성 추출함수를 새로 만들기 위해 많은 노력과 시간이 필요하며, 셋째, 최종 사용자가 쉽게 새로운 분야에 적용시키지 못하는 단점이 있으며, 사용자가 샘플 영상을 미리 넣어주는 방법을 통한 교사적 방법을 이용할 경우에는 첫째, 사용자가 잘 정의된 샘플 데이터와 결과 값을 미리 준비해야 하며, 둘째, 학습을 위한 시간이 너무 오래 걸리며, 셋째, 결과가 만족스럽지 못할 경우에는 몇 번이라도 재교육을 필요로 하는 어려움이 있었다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 몇 가지 영상 샘플(training set)과 현재까지 가장 널리 사용되는 주요한 특성 추출 함수, 그리고 실제 사용자와의 상호작용에 의해 지식을 축적해 나감으로서 위의 문제점을 해결하고 최적화된 특성 추출 함수를 생성함으로서 보다 좋은 결과를 얻어내기 위한 방법을 제시한다.
One of most important topic in image processing is feature extract and classification But in its process, the significant problems are that,
(1) a way without teachership:
first, if a image is changed. it can't be used next.
second, to make a new feature extract function, it make a new feature extract function, it requires many times and much effort.
second, to make a new feature extract function, it requires many times and much effort.
finally, it is hard for end user to apply to a different field.
(2) teachership way:
first, a user have to prepare sample data and result values in each time.
second, it spends many times on learning.
finally, if the result of study is not content, the user have to receive retraining.
So, in this paper we suggest a solution of the problems.
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