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완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용

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자료설명

완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용에 대한 글입니다.
SDED

목차/차례

  1. Ⅰ. 서론
  2. Ⅱ. 완화법기반 퍼지추론모델
  3. 2.1 완화법기반 퍼지추론모델
  4. 2.2 퍼지집합 수식어를 이용한 소속함수값의 계층적 해석
  5. Ⅲ. 얼굴 특징 추출에의 적용
  6. 3.1 하위단계 처리
  7. 3.2 추론 단계
  8. Ⅳ. 실험결과 및 분석
  9. Ⅴ. 평가 및 개선방향
  10. Ⅵ. 결론

본문/내용

2.1 완화법기반 퍼지추론모델
완화법기반 퍼지추론모델(Fuzzy Reasoning Model based on Relaxation)은 인간의 판단과정을 모방한 것으로서 완화법(relaxation method)의 개념을 퍼지추론에 도입하여 기존의 추론방법에 의해서는 해결하기가 어렵거나 불가능한 문제를 해결하기 위한 목적에서 개발되었다. 이 추론기법에서는 개개의 규칙들에 대하여 한 규칙이 명시하는 조건들을 만족하는 부분해를 구하는 것과 함께 전체적인 규칙들에 의해 규정되는 조건들을 만족하도록 해를 유도함으로써 전역적인 일관성을 유지하도록 한다. 이런 식으로 지역 및 전역적인 일관성을 유지하면서 규칙들을 가장 잘 만족하는 최적해를 반복과정(iteration)을 통해 찾아내는 것이 이 추론모델의 기본개념이다.
2.1.1 완화법기반 퍼지추론모델의 구조
완화법기반 퍼지추론모델은 추론이 다단계로 이루어지기 때문에 기본적으로 반복구조가 된다. 이 반복구조가 통상의 퍼지추론과 구분되는 점이며 이 개념의 차이를 <그림 1>에서 보인다.

<그림 1> 완화법기반 퍼지추론모델과 기존의 추론모델의 구조

그림 1의 (a)는 통상적인 추론모델의 구조이다. 이 그림에서 볼 수 있듯이…

참고문헌

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Date : 2012-02-22
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