한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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- Pages.634-636
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
장면 인식 성능 향상을 위한 베이지안 확률 및 증거의 결합
Bayesian Probability and Evidence Combination For Improving Scene Recognition Performance
- Hwang Keum-Sung (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Park Han-Saem (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
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Cho Sung-Bae
(Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- 발행 : 2005.07.01
초록
지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.
키워드