Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 감쇠 파라미터는 오류역전파 학습과 Gauss-Newton 학습의 스위치 역할을 하며 학습 속도에 영향을 준다. 이런 감쇠 파라미터를 고정시키는 것은 오차 함수의 진동을 유발하고 학습 속도를 감소시킨다. 따라서 본 논문은 오차 함수의 변화 과정을 참조하여 감쇠 파라미터를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오차의 변화량이 크면 감쇠 파라미터를 크게, 오차의 변화량이 작으면 감쇠 파라미터를 작게 조정한다. 이것은 모멘텀과 유사한 역할을 하여 학습 속도를 향상시킨다. 제안된 방법의 검증을 위한 실험으로는 iris 분류 문제와 wine 분류 문제를 사용하였다. 제안된 방법은 iris 분류 문제에서는 67% 학습에서, wine 분류 문제에서는 78% 학습에서 학습 속도가 향상되었으며 기존 방법과 비교하여 오차의 진동도 적은 것을 확인할 수 있었다.
홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.
홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the usefulness of some iris parameters in predicting the 8 constitution Methods: From November 2012 to February 2018, we retrospectively reviewed the medical records of 171 patients who were visited to the Korean Oriental Clinic. We conducted a stepwise binary logistic regression analysis to find the association between Iris parameters and 8 constitutional Medicine. Results: Automic Nerve Wreath Ration (ANWR) was larger and toxic radii was longer in Earth and Wood constitutions than Metal and water constitution. ANWR was larger and pupil are ratio(PAR) was smaller in Wood constitutions than Earth constitutions. And others did not show significant results. Conclusions: This study suggests that the relationship between some of the iris parameters and 8 constitution was significant, but more accurate follow-up study is needed.
In this paper, we propose a TSK-type fuzzy classifier using PCA(Principal Component Analysis), FCM(Fuzzy C-Means) clustering and hybrid GA(genetic algorithm). First, input data is transformed to reduce correlation among the data components by PCA. FCM clustering is applied to obtain a initial TSK-type fuzzy classifier. Parameter identification is performed by AGA(Adaptive Genetic Algorithm) and RLSE(Recursive Least Square Estimate). we applied the proposed method to Iris data classification problems and obtained a better performance than previous works.
This paper presents the fuzzy neural network which utilizes a fuzzified Kohonen learning uses a fuzzy membership value, a function of the iteration, and a intra-membership value instead of a learning rate. The IRIS data set if used to test the fuzzy neural network. The test result shows the performance of the fuzzy neural network depends on k and the vigilance parameter T.
본 논문에서는 선형행렬 부등식을 이용한 TS 퍼지 분류기 설계 방법을 제안한다. TS 퍼지 분류기를 설계하기 위해 퍼지규칙의 후반부 파라메터가 분류기의 성능을 최대로 하도록 동정되어야 한다. 이러한 동정 문제를 해결하기 위해 볼록 최적화 기법이 사용되었다. 후반부 파라메터 동정 문제는 볼록 최적화 문제로 변환되며, 선형행렬 부등식으로 표현된다. 선형행렬 부등식으로 표현된 볼록 최적화 문제는 일반 고유값 문제로 근사화 되며, 일반 고유값 문제를 최적화함으로써 최소의 분류 에러를 가지는 최적의 후반부 파라메터가 결정된다. 제안된 분류기의 성능을 평가하기 위해 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer Database 데이터에 대한 분류기의 성능을 모의 실험을 통해 확인하였다. 마지막으로, 모의 실험 결과 제안된 TS 퍼지 분류기의 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
현재 한국의 지진 관측은 1905년도에 시작된 이후로 계속적인 지진 관측망 확충과 새로운 장비의 도입으로 선진국 못지않은 장비를 보유하고 있지만, 지진의 관측과 분석에 있어서는 그 수준이 미흡한 것이 실이다. 특히, 동해안 지진원인자 분석에 있어서 시간이 많이 소요되기 때문에 지진 정보나 지진 해일 경보를 발령하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 일본에서 사용하는 지진 관측망(JMA), 한국 지진 관측망(KMA), 그리고 국제 관측망(IRIS) 지진 관측소의 파형 포맷을 하나의 공통 파형 포맷으로 변환 합성하고 공유 분석 프로그램인 FESNET(극동 지진 관측망 분석 체계)를 구축하여 2004년 5월 29일과 6월 1일에 발생한 울진 지진과, 2005년 3월 20일에 발생한 일본 후쿠오카 지진의 분석에 응용하였다. 분석결과 어느 한쪽 관측망(KMA, JMA)을 사용하는 것보다 이들 모든 관측망을 활용하는 FESNET을 이용할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 말 수 있다.
Ambeth Kumar, V.D.;Ramakrishnan, M.;Jagadeesh Kannan, R.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권3호
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pp.633-637
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2013
A wide range of applications for Foot Print Recognition System is discussed in this paper. The whole concept works under the principle that foot print is a parameter associated with biometrics that is very common as well as distinct. Its foremost application is at the government hospitals in the under developed and third world nations where there aren't the best of facilities. This system can be applied in the maternity ward of the hospitals for the identification or differentiation of the infants. Till date there has been no specialized system adopted for this purpose. The Foot Print Recognition System will overcome all the defects of any biometrics when applied here. Since the child will be very delicate for an iris scan and it will not be able to open its eyes wide or to correctly place its finger print on the sensor since the hands of a new born infant will be closed for a while. The Foot Print Recognition system can also be implemented in temples where there are cases of theft often reported. This can be used to grant access to the karpagraham of the deity by authorized users alone. These 2 applications of FPRS are discussed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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