• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.17-25
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• 2009

본 논문에서는 퍼지기반 Segment-Boost 방법을 소개하고, 이를 이용한 효과적인 얼굴인식 방법을 제안한다. 퍼지기반 Segment-Boost는 기존의 Segment-Boost가 갖고 있던 문제점과 성능의 한계요소들을 제거함으로써, 향상된 학습 성능뿐만 아니라 학습 성능의 안정성과 신뢰성을 보장하여 준다. 퍼지기반 Segment-Boost는 퍼지이론을 이용함으로써 서브벡터 선택개수를 최적화하고, 이를 통해 최상의 학습 성능이 유도될 수 있도록 설계되었다. 또한, 퍼지기반 Segment-Boost 내에서의 퍼지추론을 위해 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능을 측정하고, 최적화된 서브벡터 선택개수를 추론함으로써 서브벡터 선택개수를 제어한다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 실제 최적의 서브벡터 선택개수에 매우 근접한 값을 추론하였다. 그 결과, 퍼지기반 Segment-Boost는 비교 실험한 boosting 방법보다 높은 얼굴인식률을 보여줌과 동시에 기존 Segment-Boost 만큼의 빠른 특징선택 속도를 유지하였고, 이러한 실험결과를 통해 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능과 이를 이용한 특징선택 및 얼굴인식 방법에 있어서의 성능향상 및 안정성이 입증되었다.