시각 자극 복원을 위한 비음수 행렬 분해 기반의 영상 기저 자동 추출Automatic Extraction of Image Bases Based on Non-Negative Matrix Factorization for Visual Stimuli Reconstruction
- Other Titles
- Automatic Extraction of Image Bases Based on Non-Negative Matrix Factorization for Visual Stimuli Reconstruction
- Authors
- 조성식; 박영묘; 이성환
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국인지과학회
- Keywords
- Visual Stimuli Reconstruction; Visual Information Processing; Extraction of Image Bases; Non-Negative Matrix Factorization; 시각 자극 복원; 시각 정보 처리; 영상 기저 추출; 비음수 행렬 분해; Visual Stimuli Reconstruction; Visual Information Processing; Extraction of Image Bases; Non-Negative Matrix Factorization
- Citation
- 인지과학, v.22, no.4, pp.347 - 364
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 인지과학
- Volume
- 22
- Number
- 4
- Start Page
- 347
- End Page
- 364
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/114027
- DOI
- 10.19066/cogsci.2011.22.4.001
- ISSN
- 1226-4067
- Abstract
- 본 논문에서는 fMRI를 사용하여 뇌신경 반응을 측정한 후, 자극으로 주어진 10×10 크기의 이진 영상을 사전 정보 없이 복원하기 위해 비음수 행렬 분해를 이용한 자동화된 영상 기저 추출 방법을 제안한다. 영상 기저란 영상을 표현하는 기본 단위로, 기존 연구에서는 사전에 정의된 1×1, 2×1, 1×2, 2×2의 크기를 갖는 총 361개의 영상 기저에 반응하는 뇌 신호를 분석하여 기저 영상으로 복원하고, 모든 기저에 대한 복원 결과를 선형 결합하여 최종 복원 영상을 획득하였다. 사람이 사전에 정의한 영상 기저를 필요로 하는 기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 비음수 행렬 분해를 기반으로 학습 데이터로 주어진 이진 영상을 가장 잘 표현하는 영상 기저를 자동 추출하였다. 자동으로 추출된 영상 기저를 사용하여 이진 영상을 복원한 결과, 기존 연구 방법보다 개선된 복원 정확도를 보였다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - Graduate School > Department of Artificial Intelligence > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.