로부터 특징들을 추출하는 방법이 있다. 하나의 예로 웨이브릿 변환(WaveletTransform)을 통해 특징을 추출하는 방법을 들 수 있다.웨이블릿 변환은 기본함수로 사인, 코사인 ... 함수뿐만 아니라 좀더 복잡한 웨이브릿 모함수를 사용할 수 있고, 푸리에 변환에는 없는 공간에 대한 특성, 즉 저주파 밴드는 영상 전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드는 국부적인 ... Transform: 분리 코사인 변환) 라는 복잡한 수학적 과정을 통해 이미지 사이즈를 줄이게 된다. 다만 JPEG은 몇개를 줄여서 그 평균값을 사용한다는 측면에서 정보를 "잃어" 버리
이 아니라 일단 직교변환 등을 시켜 변환된 데이터로부터 특징들을 추출하는 방법이 있다. 하나의 예로 웨이브릿 변환(WaveletTransform)을 통해 특징을 추출하는 방법을 들 수 ... 있다. 웨이블릿 변환은 기본함수로 사인, 코사인 함수뿐만 아니라 좀더 복잡한 웨이브릿 모함수를 사용할 수 있고, 푸리에 변환에는 없는 공간에 대한 특성, 즉 저주파 밴드는 영상 ... 전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드는 국부적인 특성을 갖고 있다는 장점이 있다. 첫 번째 웨이브릿 변환기법은 이미지 데이터로부터 외곽 선을 추출한 후 웨이브릿 변환을 이 외곽선
변환된 데이터로부터 특징들을 추출하는 방법이 있다. 하나의 예로웨이브릿 변환(WaveletTransform)을 통해 특징을 추출하는 방법을 들 수 있다.웨이블릿 변환은 기본함수 ... 로 사인, 코사인 함수뿐만 아니라 좀더 복잡한 웨이브릿 모함수를 사용할 수 있고,푸리에 변환에는 없는 공간에 대한 특성, 즉 저주파 밴드는 영상 전체의 특징을 잘 나타내고 고주파 밴드 ... 는국부적인 특성을 갖고 있다는 장점이 있다.첫 번째 웨이브릿 변환기법은 이미지 데이터로부터 외곽 선을 추출한 후 웨이브릿 변환을 이 외곽선 데이터에 적용하여 그 결과로 나온 특징