밤이라구요

Problem of MDC is False Positive. 그렇다고 기준 거리를 줄이게 되면 False Negative가 많아지게 된다. 그렇기에 새로운 분류 기준이 필요해지고, Error 분류시 페널티를 기준으로 분류하는 것이 Bayes classifier이다. Bayes classifier Lowest probability of committing error $x$가 $\omega_{j}$일 확률 $P(\omega_{j}|x)$와 $\omega_{i}$인데 $\omega_{j}$로 분류했을 경우의 loss인 $L_{ij}$를 사용한다. Conditional average risk(loss) $r_{j}(x) = \sum_{k=1} L_{kj} P(\omega_{k}|x)$ Use $P(A)P(B|A..

Descriptor로 Object를 인식하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 object의 feature를 descriptor로 사용한다. Input pattern에 대해서 pre-defined pattern으로 분류하는 것이 목표이다. Pattern Arrangement Data의 common properties를 표현하는 방법이다. Vector : 제일 많이 사용하는 방식이다. String : primitive의 connectivity를 이용한 방법이다. Structual relationship : ridge properties를 이용한 방법이다. Hierarchical Ordering Decision Theoretic Method Decision function을 이용해 인식하는 방법이다. $d_{..

Discontinuity와 Similarity 기반으로 segmentation이 진행된다. Threshold based segmentation Specific intensity만 남겨두는 방식으로 Binarization과 유사하다. 간단한 방식이기에 일반적으로 post-processing과 함께 사용된다. Morphological filtering Region Labeling Region Selection Morphological filretring Erosion : Kernel과 다른 구조일 경우 지우게 된다. Dilation : Kernel과 겹치는 부분이 있으면 채우게 된다. Opening : Erosion, Dilation Closing : Dilation, Erosion Boundary Extr..

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