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영상 분할을 위한 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용한 공간 분할 -
Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치값을 계산함으로써 영상 분할
한국지능시스템학회, 한국지능시스템학회 논문지, 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제3호, 368page~374page(총7page)
영상분할, Otsu 임계화 방법, Context Fuzzy c-Means 알고리즘, 공간분할, Image segmentation, Otsu threshold method, Context fuzzy c-means algorithm, Space partition
Mean Shift 알고리즘과 영역 병합 방법을 이용한 경계선 보존 컬러 영상 분할 -
Mean shift 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 그러나 입력되는 윈도우 크기에 따라 분할된 결과가 달라지며 윈도우의 크기 값이 작
한국콘텐츠학회, 한국콘텐츠학회논문지, 한국콘텐츠학회논문지 제6권 제9호, 19page~27page(총9page)
비모수적 통계 방법, 영역 병합, 영상 분할, Mean Shift, Multibivrate Statistical Method, Region Merging, Image Segmentation
고차원 대규모 데이터 처리를 위한 K-means 클러스터링 -
클러스터링은 유사한 데이터 포인트들을 그룹으로 묶어 데이터를 분석하는데 유용하다. 본 논문에서는 기존의 K-means 알고리즘과 비교해 고차원 대규모 데이터에 대해서 효율적으로 동작
한국정보과학회, 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터, 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제1호, 55page~59page(총5page)
K-means 클러스터링, 고차원 대규모 데이터, K-means Clustering, High-dimensional Large data
양방향 필터 기반 Mean-Shift 기법을 이용한 강인한 얼굴추적
Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러
한국전자통신학회, 한국전자통신학회 논문지, 한국전자통신학회 논문지 제8권 제9호, 1319page~1324page(총6page)
Mean-Shift, Bilateral Filtering, Face Tracking, 평균이동, 양방향 필터링, 얼굴추적
마이크로 어레이 데이터에 적용된 2단계 K-means 클러스터링의 소개 -
means 클러스터링 알고리즘을 이용한 분할 클러스터링을 제안하였다. 제안한 방법을 쌀 유전자로부터 나온 마이크로어레이 데이터에 적용함으로써 제안된 클러스터링 방법의 유용성을 검
한국지능시스템학회, 한국지능시스템학회 논문지, 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제2호, 167page~172page(총6page)
K-means 클러스터링, 마이크로어레이, , K-means Clustering, Microarray, Rice
Fuzzy K-means 군집분석을 위한 다양한 유효성 지수 개발 -
means 알고리즘으로 다양한 속성을 갖는 벤치마크 문제를 군집분석한 결과의 유효성을 검증하였다. 새로운 CVI들은 CH와 DB 지수의 약점을 개선하였음을 확인하였다. CH 지수는 노이즈와 비대
한국경영학회, 경영학연구, 경영학연구 제46권 제4호, 1201page~1226page(총26page)
서포트 벡터 데이터 표현, SVDD, 응집도, 퍼지 K-평균, 유효성 지수, Clustering, CVI, 군집분석, Compactness, Fuzzy K-means
변환 영역에서 Non-local Means 방법을 이용한 효율적인 영상 잡음 제거 기법 -
In this paper, an efficient image denoising method using non-local means (NL-means) method in the transform domain is proposed. Survey for various image denoising methods has been given, and the performances of the image denoising method using NL-me
대한전자공학회, 전자공학회논문지, 전자공학회논문지 제53권 제10호 (통권 제467호), 69page~76page(총8page)
Non-local Means, DCT, Image Denoising, LiftLT, Efficient Implementation
신경망과 Mean-shift를 이용한 눈 추적 -
본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시
대한전자공학회, 전자공학회논문지-CI, 電子工學會論文誌 CI編 第44卷 第1號, 56page~63page(총8page)
Eye Tracking system, neural network, mean-shift algorithm, human-computer interaction
이동 Wi-Fi 환경에서 핑거프린트 기반의 Difference Means를 이용한 실내 위치추정 알고리즘 -
본 논문에서는 Wi-Fi환경에서 실내 위치추정의 성능 향상을 위해 이동 Wi-Fi 환경에서 핑거프린트 기반의 Difference Means를 이용한 실내 위치추정 알고리즘 (Algorithm using the Difference Means based on Fi
한국통신학회, 한국통신학회논문지, 한국통신학회논문지 제41권 제11호, 1463page~1471page(총9page)
Indoor Localization, DMFPA, Difference Means, Wi-Fi, Fingerprint
K-Means Clustering 알고리즘과 헤도닉 모형을 활용한 서울시 연립 · 다세대 군집분류 방법에 관한 연구 -
Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 · 다세대 실거래가 데이터와 2016
한국지능정보시스템학회, 지능정보연구, 지능정보연구 제23권 제3호, 95page~118page(총24page)
다세대주택, Hedonic Model, Row Housing, K-Means Clustering 알고리즘, Classification of Clusters, 헤도닉 모형, 군집분류, 연립주택, Multiplex Housing, K-Means Clustering Algorithm
 
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