• Title/Summary/Keyword: 공집합

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Online Learning based Human Tracking by Collecting Training Samples (훈련 샘플 수집을 통한 온라인 학습 기반 사람 추적 방법)

  • Gil, Jong-in;Kim, Manbae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.19-20
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    • 2016

  • 비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

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Efficient Weighted Random Pattern Generation Using Weight Set Optimization (가중치 집합 최적화를 통한 효율적인 가중 무작위 패턴 생성)

  • 이항규;김홍식;강성호
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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    • v.35C no.9
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    • pp.29-37
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    • 1998

  • In weighted random pattern testing it is an important issue to find the optimal weight sets for achieving a high fault coverage using a small number of weighted random patterns. In this paper, a new weight set optimization algorithm is developed, which can generate the optimal weight sets in an efficient way using the sampling probabilities of deterministic tests patterns. In addition, the simulation based method of finding the proper maximum Hamming distance is presented. Experimental results for ISCAS 85 benchmark circuits prove the effectiveness of the new weight set optimization algorithm and the method of finding the proper maximum Hamming distance.

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A Feature Selection Technique for Multi-lingual Character Recognition (TV 제어 메뉴의 다국적 언어 인식을 위한 특징 선정 기법)

  • Kang, Keun-Seok;Park, Hyun-Jung;Kim, Ho-Joon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.199-202
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    • 2005

  • TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

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An Efficient Candidate Activation Pattern Set Generation Scheme for GSM in Optical Wireless Communication with High Interference Environment (높은 상호간섭 환경의 광무선통신에서 일반화된 공간변조 방식의 효율적인 후보 활성화 패턴집합 생성방법)

  • Kim, Jung-Hyun;Hong, Sung-Hun
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.14 no.5
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    • pp.863-870
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    • 2019

  • In the GSM method for OWC-MIMO System, it is important to select an activation pattern set(: APS) for the performance optimization in the environment where mutual interference is high depending on the location of the transmitter and receiver. However, due to the high computational complexity, a high cost is paid in selecting the transmission APS. In this paper, we propose a method to reduce the candidate APS by pre-determining basic APS when generating candidate APS. The simulation results show that the proposed method has the same BER performance and reduce the computational complexity by 90% compared to the general GSM method in the high interfering environment.

  • https://doi.org/10.13067/JKIECS.2019.14.5.863 인용 PDF KSCI