• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.367-371
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.266-274
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• 2003

전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 백터와 4개의 국부적 특징 백터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.700-702
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• 2004

A local-step optimization method is proposed to supplement the global-step optimization methods which adopt online update mode of internal weights and error energy as stop criterion in learning of multilayer perceptrons (MLPs). This optimization method is applied to the standard online error backpropagation(EBP) and the performance is evaluated for a speaker verification system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.568-570
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• 2004

The error-backpropagation (EBP) algerithm for training multilayer perceptrons (MLPs) is known to have good features of robustness and economical efficiency. However, the algorithm has difficulty in selecting an optimal constant learning rate and thus results in non-optimal learning speed and inflexible operation for working data. This paper Introduces an elastic learning rate that guarantees convergence of learning and its local realization by online upoate of MLP parameters Into the original EBP algorithm in order to complement the non-optimality. The results of experiments on a speaker verification system with Korean speech database are presented and discussed to demonstrate the performance improvement of the proposed method in terms of learning speed and flexibility fer working data of the original EBP algorithm.