광패턴 인식시스템에서 SA-MPOF의 특성 분석 = Recognition Characteristics Analysis of SA-MAOF in Optical Pattern Recognition System

국문 초록 (Abstract)

SA(simulated annealing) 알고리즘을 적용한 MPOF는 상관의 세기, 판별력 및 상관의 효율 즉, 공간-대역폭곱(space-bandwidth product) 특성이 우수하다. 본 논문에서는 크기 변형 패턴, 유사 패턴, 임의의 각도로 회전 변형된 입력패턴에 대하여 POF, cosine BPOF, SA-BPOF, SA-MPOF의성능을 상관 첨두치와 상관 판별계수 R을 이용하여 비교 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, SA-MPOF는 역상의 상관출력이 나타나지 않았고, 크기변형 입력패턴에 대하여 동일 클래스로 판별되었으며 SA-BPOF에 비해 상관첨두치가 약2배에 달했다. 유사패턴에 대하여 상관판별계수 R이 약 0.9 이상의 값으로 출력되었으며, 회전변형된 입력패턴에 대하여 SA-BPOF에 비해 상관첨두치가 약 1.7배로 나타났고, 학습패턴의 수를 2배로 증가시킴에 따라 상관 첨두치가 최대 1.87배의 첨예한 값으로 출력되므로 학습패턴의 수를 증가시킬수록 인식특성이 개선됨을 알 수 있었다. 또한 첨예하고 구별되기 쉬운 상과 첨두치를 출력 하기 위한 SA-MPOF를 구성함에 있어 상관 출력평면의 에너지를 최소로 최적화하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The MPOF(multiphase only filter) applying the SA algorithm has superior recognition features for intensity of correlation, discrimination, and efficiency of correlation, namely, space-bandwidth product. In this paper, we have compared the performances of POF, cosine BPOF,SA-BPOF,SA-BPOF,SA-MPOF using a correlation peak values and correlation discrimination parameter R. Input signals are used the differen-t scaled patterns,simiar patterns, and rotated patterns by the arbitrary angles. As the result of computer simulation for SA-MPOF, mirror image has been eliminated. For different scaled patterns, they have discriminated in the same class and correlation peaks are generated about two times than those of SA-BPOF. To the similar patterns, correlation discrimination parameter R is performed more than 0.9. For rotated patterns, correlation peaks are performed about 1.7 times than those of SA-BPOF. As training times increase, recognition characteristics has been developed. Correlation peaks are generated 1.87 times maximally than those of SA-BPOF, as the number of training patterns increases twise. To achieve sharp and easily distinguished correlation peaks the filters(SA-BPOF,SA-MPOF) have been optimized minimally the energy sum of correlation responses so to converge.