Performance Improvement of Independent Component Analysis Using Hybrid Fixed Point Algorithm

조합형 Fixed Point 알고리즘을 이용한 독립성분분석의 성능개선

본 연구에서는 Newton 기법과 모멘트에 기초를 둔 fixed point 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 여기서 Newton 기법은 함수의 접선에 기초를 둔 해를 구하는 방법으로 역혼합행렬의 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화 계산으로 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}256$ 픽셀(pixel)의 12개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 Fixed point 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.