KCI등재
다중 클래스 아다부스트 알고리즘 = Multiclass-based AdaBoost Algorithm
저자
발행기관
학술지명
電子工學會論文誌-CI (Computer and Information)(Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea)
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
44-50(7쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
본 논문은 다중 클래스 데이터의 효율적 분류를 위한 새로운 아다부스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 아다부스트 알고리즘은 기본적으로 이진 분류기이므로 다중 클래스 데이터 분류의 적용에는 매우 제한적이었다. 이를 극복하기 위하여 제안된 알고리즘은 여러 개의 이진 분류기 대신 하나의 다중 분류기를 약 분류기로 사용함으로써 학습시간을 단축시키고 안정적인 정확도를 얻을 수 있는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Caltech 영상 데이터베이스에서 4가지클래스의 영상 데이터를 총 800개 수집하여 영상 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 다중 클래스 아다부스트 알고리즘은 Adaboost.M2 알고리즘에 비해 분류정확도는 대등한 결과를 얻었지만, 학습시간을 학습단계에 따라 83.1%까지 감소시킬 수 있었다.
더보기We propose a multi-class AdaBoost algorithm for en efficient classification of multi-class data in this paper. Traditional AdaBoost algorithm is basically a binary classifier and it has limitations when applied to multi-class data problems even though muti-class versions are available. In order to overcome the problems on the AdaBoost algorithm for multi-class classification problems, we devise an AdaBoost architecture with a training algorithm that utilizes multi-class classifiers for its weak classifiers instead of series of binary classifiers. Experiments on a image classification problem using collected Caltech Image Database are preformed. The results show that the proposed AdaBoost architecture can reduce its training time while maintaining its classification accuracy competitive when compared to Adaboost.M2.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2014-01-21 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers | |
2012-09-01 | 평가 | 학술지 통합 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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