퍼지 소속 함수를 이용한 불변 패턴 인식 = Invariant Pattern Recognition Using Fuzzy Menbership Function

국문 초록 (Abstract)

신경망 모델을 이용한 패턴인식 시스템에 대한 연구 부문에서 패턴의 이동,크기,회전등의 변형에 대한 불변 인식문제를 해결하기 위하여 삼각형의 특성을 이용한 삼차 신경망 모델이 제안된 바 있다. 기존의 모델에서는 삼각형의 특성값(이심율)의 클래스 분할로부터 패턴에대한 특성 백터를 추출하였으나, 기존의 분할에 의한 특성 백터 추출 방법에서는 동일 클래스에 속한 두개의 서로다른 삼각형 패턴을 분별하지 못하고, 클래스 경계에 놓인 삼각형 패턴에 대한 이식율이 떨어지게 되는 단점이 있었다.
본 논문은 기존의 분할 특성 백터 추출 방법의 문제점을 해결하기 위하여 , 퍼지 소속 함수를 적용한 퍼지특성 벡터 추출 방벙을 제안하였다.