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특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법에 있어서,벡터 분류부에서 부류의 개수가 c(c는 3 이상의 정수)일 때 일대다 방법을 이용하여 표식 벡터를 c개의 두 부류 표식 벡터로 나누는 (1) 단계;제1 계산부에서 상기 특징 추출 시스템의 자료 행렬을 이용하여 문제 행렬 을 계산하는 (2) 단계;제2 계산부에서 상기 문제 행렬 을 이용하여 변형 행렬 을 계산하는 (3) 단계-μH는 자료 행렬로부터 미리 정해진 양수이고 N은 1이상의 정수이며, 1NxN은 모든 원소가 1인 NxN의 행렬임-;행렬 분해부에서 촐레스키(Cholesky) 분해를 이용하여 상기 변형 행렬 을 으로 분해하는 (4) 단계;벡터 계산부에서 상기 두 부류 표식 벡터로부터 에르미트 벡터(Hermitian Vector) 을 계산하는 (5) 단계;상기 벡터 계산부에서 상기 기분해 벡터 을 이용하여 j번째 부류의 최적해 를 획득하는 (6) 단계;상기 벡터 계산부에서 상기 j번째 부류의 선형 판별 벡터 를 계산하는 (7) 단계; 및상기 벡터 계산부에서 상기 특징 추출 시스템의 바이어스를 계산하는 (8) 단계를 포함하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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제1항에 있어서,상기 (1) 단계는 상기 j번째 부류의 표본들을 제1 표식으로, 나머지를 제2 표식으로 표현함으로써 상기 표식 벡터를 c개의 두 부류 표식 벡터로 나누는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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제1항에 있어서,상기 (2) 단계는 라그랑지 기법을 이용하여 상기 선형 판별 벡터의 제한 조건을 포함하여 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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제1항에 있어서,상기 (3) 단계는 이라는 조건을 만족할 경우에 상기 변형 행렬 을 계산하는 단계를 포함하며,상기 은 상기 자료 행렬의 전역 평균 벡터를 의미하는 것을 특징으로 하는 특징 추출기의 특징 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 기분해 벡터 은 맞모 성분이 양수인 윗 세모 행렬이며,상기 (4)단계는 촐레스키 분해한 뒤 후진 대입(Backward Substitution)과 전진 대입(Forward Substitution) 방법을 잇달아 이용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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제1항에 있어서,상기 특징 추출 시스템은 으로 표현되며,벡터 는 상기 선형 판별 벡터를 의미하고, 스칼라 는 상기 바이어스를 의미하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 특징 추출 시스템의 상기 특징 추출 방법의 패턴 인식률을 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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제1항에 있어서,상기 특징 추출 시스템은 영 공간 기반 선형 판별 분석(Null Space-based Linear Discriminant Analysis) 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템에서 특징을 추출하는 방법
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특징 추출기에 포함된 특징 추출 시스템에 있어서,부류의 개수가 c(c는 3 이상의 정수)일 때 일대다 방법을 이용하여 표식 벡터를 c개의 두 부류 표식 벡터로 나누는 벡터 분류부; 상기 특징 추출기의 자료 행렬을 이용하여 문제 행렬 을 계산하는 제1 계산부;상기 문제 행렬 을 이용하여 변형 행렬 을 계산하는 제2 계산부-μH는 자료 행렬로부터 미리 정해진 양수이고 N은 1이상의 정수이며, 1NxN은 NxN의 단위 행렬임-;촐레스키(Cholesky) 분해를 이용하여 상기 변형 행렬 을 으로 분해하는 행렬 분해부; 및상기 두 부류표식 벡터에서 j번째 부류의 최적해 를 획득하여 선형 판별 벡터 를 획득하는 벡터 계산부를 포함하는 특징 추출 시스템
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제11항에 있어서,상기 벡터 계산부는상기 두 부류 표식 벡터로부터 에르미트 벡터(Hermitian Vector) 을 계산하고,상기 기분해 벡터 을 이용하여 상기 j번째 부류의 최적해 를 획득하며,상기 j번째 부류의 선형 판별 벡터 를 계산하고,상기 특징 추출기의 바이어스를 계산하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템
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제12항에 있어서,상기 특징 추출기는 영 공간 기반 선형 판별 분석(Null Space-based Linear Discriminant Analysis) 방법을 이용하며,상기 특징 추출기는 으로 표현되는데,벡터 는 상기 선형 판별 벡터를 의미하고, 스칼라 는 상기 바이어스를 의미하는 것을 특징으로 하는 특징 추출 시스템
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