한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

조합형 Fixed Point 알고리즘을 이용한 독립성분분석의 성능개선

Performance Improvement of Independent Component Analysis Using Hybrid Fixed Point Algorithm

  • 민성재 (대구가톨릭대학교 공과대학 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 박용수 (대구가톨릭대학교 공과대학 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 조용현 (대구가톨릭대학교 공과대학 컴퓨터정보통신공학부)
  • Min, Seong-Jae (School of Computer and Information Comm. Eng., Catholic Univ. of Daegu) ;
  • Park, Yong-Soo (School of Computer and Information Comm. Eng., Catholic Univ. of Daegu) ;
  • Cho, Yong-Hyun (School of Computer and Information Comm. Eng., Catholic Univ. of Daegu)
  • 발행 : 2002.04.12
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

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.

키워드