• 제목/요약/키워드: Parzen-window

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다단계 임계화와 확률 밀도 함수를 이용한 TFT-LCD 결함 검출 (TFT-LCD Defect Detection Using Multi-level Threshold and Probability Density Function)

  • 김세윤;정창도;윤병주;주영복;최병재;박길흠
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.615-621
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    • 2009
  • TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.

영상분할을 위한 밀도추정 바탕의 Fuzzy C-means 알고리즘 (A Density Estimation based Fuzzy C-means Algorithm for Image Segmentation)

  • 고정원;최병인;이정훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.196-201
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    • 2007
  • Fuzzy C-Means (FCM) 알고리즘은 probabilitic 멤버쉽을 사용하는 클러스터링 방법으로서 널리 쓰이고 있다. 하지만 이 방법은 노이즈에 대하여 민감한 성질을 가진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노이즈에 민감한 성질을 보완하기 위해서 데이터의 밀도추정을 이용하여 새로운 FCM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 FCM과 비슷한 성능의 클러스터링 수행이 가능하며, 노이즈가 포함된 데이터에서는 FCM보다 더 나은 성능을 보여준다.

Euclidian Distance Minimization of Probability Density Functions for Blind Equalization

  • Kim, Nam-Yong
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제12권5호
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    • pp.399-405
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    • 2010
  • Blind equalization techniques have been used in broadcast and multipoint communications. In this paper, two criteria of minimizing Euclidian distance between two probability density functions (PDFs) for adaptive blind equalizers are presented. For PDF calculation, Parzen window estimator is used. One criterion is to use a set of randomly generated desired symbols at the receiver so that PDF of the generated symbols matches that of the transmitted symbols. The second method is to use a set of Dirac delta functions in place of the PDF of the transmitted symbols. From the simulation results, the proposed methods significantly outperform the constant modulus algorithm in multipath channel environments.

COMPOUNDED METHOD FOR LAND COVERING CLASSIFICATION BASED ON MULTI-RESOLUTION SATELLITE DATA

  • HE WENJU;QIN HUA;SUN WEIDONG
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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    • pp.116-119
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    • 2005
  • As to the synthetical estimation of land covering parameters or the compounded land covering classification for multi-resolution satellite data, former researches mainly adopted linear or nonlinear regression models to describe the regression relationship of land covering parameters caused by the degradation of spatial resolution, in order to improve the retrieval accuracy of global land covering parameters based on 1;he lower resolution satellite data. However, these methods can't authentically represent the complementary characteristics of spatial resolutions among different satellite data at arithmetic level. To resolve the problem above, a new compounded land covering classification method at arithmetic level for multi-resolution satellite data is proposed in this .paper. Firstly, on the basis of unsupervised clustering analysis of the higher resolution satellite data, the likelihood distribution scatterplot of each cover type is obtained according to multiple-to-single spatial correspondence between the higher and lower resolution satellite data in some local test regions, then Parzen window approach is adopted to derive the real likelihood functions from the scatterplots, and finally the likelihood functions are extended from the local test regions to the full covering area of the lower resolution satellite data and the global covering area of the lower resolution satellite is classified under the maximum likelihood rule. Some experimental results indicate that this proposed compounded method can improve the classification accuracy of large-scale lower resolution satellite data with the support of some local-area higher resolution satellite data.

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Information Theoretic Learning with Maximizing Tsallis Entropy

  • Aruga, Nobuhide;Tanaka, Masaru
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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    • pp.810-813
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    • 2002
  • We present the information theoretic learning based on the Tsallis entropy maximization principle for various q. The Tsallis entropy is one of the generalized entropies and is a canonical entropy in the sense of physics. Further, we consider the dependency of the learning on the parameter $\sigma$, which is a standard deviation of an assumed a priori distribution of samples such as Parzen window.

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확률 분포의 2차 거리 측정을 이용한 클러스터링 (Clustering Using Quadratic Distance Measure Between Densities)

  • Yongjin Lee;Seungjin Choi
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.145-147
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    • 2003
  • We derive a simple clustering algorithm which partitions the given data by minimizing overlap between clusters. For simple implementation and less complexity, Parzen window density estimation and quadratic distance measure between densities are adopted.

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노이즈에 강한 밀도를 이용한 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘 (Noise resistant density based Fuzzy C-means Clustering Algorithm)

  • 고정원;최병인;이정훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.211-214
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    • 2006
  • Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 probabilitic 멤버쉽을 사용하는 클러스터링 방법으로서 널리 쓰이고 있다. 하지만 이 방법은 노이즈에 대하여 민감한 성질을 가진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노이즈에 민감한 성질을 보완하기 위해서 데이터의 밀도추정을 이용하여 새로운 FCM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 FCM과 비슷한 성능의 클러스터링 수행이 가능하며, 노이즈가 포함된 데이터에서는 FCM보다 더 나은 성능을 보여준다.

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Parzen 윈도우 추정에 기반한 다중 초점 이미지 융합 기법 (Multi-focus Image Fusion Technique Based on Parzen-windows Estimates)

  • ;박대철
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.75-88
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    • 2008
  • 본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.

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랜덤 심볼을 사용한 최대 코렌트로피 기준의 블라인드 등화 (Blind Equalization based on Maximum Cross-Correntropy Criterion using a Set of Randomly Generated Symbol)

  • 김남용;강성진;홍대기
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권1C호
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    • pp.33-39
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    • 2010
  • 코렌트로피는 일반화된 상관함수로서 확률밀도함수의 고차 모멘트를 가지는데 이는 기존의 모멘트 확장 방식들보다 더 높은 고차 모멘트이다. 두 다른 랜덤 변수의 상호 코렌트로피를 최대화하는 이 기준 방식은 최소자승오차 기준 방식과 비교할 때, 비선형, 비 가우시안 신호 처리 환경에서 특히 탁월한 성능을 나타낸다. 이 논문에서는, 상호 코렌트로피 기준에 근거한 새로운 블라인드 등화 기법을 제안한다. 이 기법은 등화기 출력의 확률밀도함수와, 송신 심볼의 분포에 맞추어 발생시킨 랜덤심볼의 파전 확률밀도 추정치라는 두 확률변수에 상호 코렌트로피를 적용한다. 상호 코렌트로피에 근거한 제안 방식의 블라인드 등화 성능을 유클리디언 거리 최소화 방식과 비교하였다.