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개선된 k - Nearest Neighbor를 이용한 물체 인식
정병수(Byeongsoo Jung),위승정(Seungjung Wi),김종혁(Jonghyeuk Kim),김병기(Byungki Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 Point to Point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor를 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다.[1],[2]