개선된 평활화를 이용한 퍼지 학습 알고리즘의 영상인식에 관한 연구 = A Study OnImage Recognition With Fuzzy Learning Algorithm Using Improved Smoothing Method
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학술지명
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발행연도
1998
작성언어
Korean
KDC
041
자료형태
학술저널
수록면
41-55(15쪽)
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소장기관
본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Networks)의 단충 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)알고리즘이 실세계 응용 분야에 적용될 수 없는 문제점을 분석하여 실세계 응용분야에 적용될 수 있는 새로운 퍼지 단층 학습 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이미지를 인식하는과정에 있어서 이미지 입력 패턴의 특징 추출도 중요하므로 새로운 평활화 방법을 이용한 윤곽선을 검출하는 방법도 제안하였다.
제안된 평활화(Smoothing)를 이용한 이미지 윤곽선 검출방법과 퍼지 단층 학습 방법의 타당성을 보이기 위해 각국의 국기 이미지 입력패턴들에 대해 윤곽선을 검출하여 인식하는 부분을 실험을 통해서 보였다. 실험결과, 단층 학습 방법으로도 이미지를 인식할 수 있으며 실세계 응용분야에 적용할 수 있다는 가능성을 보였다.
This paper analyzes the problem that the single layer perceptron algorithm of artificial neural networks can not apply to the application field in the real world, and proposes the new fuzzy single learning perceptron algorithm that can apply to the applicaion field in the real world. And then because it is important characteristic extraction of image input pattern at the process of image recognizing, this paper proposes the outline searching method with the new smoothing method.
The outline searching and recoginzing part was showed by experiments for the input pattern of national flag images to see the image outline searching method with the proposed smoothing and the reasonability of the fuzzy single layer perceptron algorithm. From the result of experiments, this paper shows the possibility that the single learning method can recognize image and applys to the application field in real world.
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