특징 추출1- 퓨리에 변환

특징 추출의 예

필기 숫자 인식

특징의 우수성 기준

분별력, (얼마나 고)차원인가

 

외부의 물리적 패턴을 특징 베ㅐㄱ터라는 수학적 표현으로 변환

특징 생성 과정은 매우 다양

특징 추출은 외부 환경에 맞게 설계해야하기 때문

예)숫자, 한글 다름 / 한글 통째로 인식, 자소 분할 / 정면 얼굴 

 

영상, 시계열 데이터, 측정 벡터

 

모멘트와 중심 모멘트

 

 

뷸변 특성

이동 불변, 크기 불변, 회전 불변

 

 

 

투영 특징 N+M차원의 특징 벡터를 얻게됨

행투영

열투영

프로파일 특징

2(N+M)차원의 특징 벡터를 얻게됨

상,우,하,좌 프로파일

 

*파형 신호에서의 특징 추출

지진판, 기계 진동파, 수중파, 음파, 재정 자립도 추이 곡선 등

*파형에서 어떻게 특징을 추출?

파형은 기저 함수의 선형 결합으로 표현 가능

선형 결합의 계수를 특징으로 취함,

퓨리에 변환

이산 퓨리에 변환

퓨리에 변혼은 시간 공간을 주파수 공간으로 바꾸어줌 

퓨리에 특징

파워 스펙트럼의 값을 특징으로 취함

ㅍ실수부, 허수부 값을 이용하여 파워 스펙트럼 구함

여러가지 주파수 성분의 값이 시간 공간에서는 여러가지로 가져서 주파수 공간으로 표현

 

퓨리에 기술자

n*n 영상에 퓨리에 변환 적용하여 특징 추출

영역 경계 상의 점을 복소수로 표현한 뒤에 퓨리에 변환 적용

시계열 데이터를 주파수 공간으로 변형