조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법 = Determination of the Group of Classifiers by Minimizing the Conditional Entropy

국문 초록 (Abstract)

패턴인식 문제를 다루는 연구에서 인식 성능을 향상시키고자 베이스 에러율의 상한인 조건부 엔트로피를 응용하는 시도가 있었다. 본 논문에서는 다수의 인식기로 구성된 다수 인식기 시스템이 우수한 성능을 보이도록 인식기의 집합을 결정하는 문제에서 이러한 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 시도한 방법과 다른 방법들을 간단하고 분명한 예제를 통하여 비교, 분석해 보았다. 다수 인식기의 결합 방법으로 대표적인 투표 기법과 조건부 독립 가정의 베이지안 기법을 사용하였으며, 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법에 대한 유용성을 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 인식기 간의 다양성 기준
• 4. 인식기의 집합을 결정하는 예제와 비교, 분석
• 5. 결론
• 참고문헌