시각 영상 복원을 위한 비음수 행렬 분해 기반의 영상 기저 추출 = Image bases extraction based on non-negative matrix factorization to reconstruct visual images

국문 초록 (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. 기존 연구에서는 사전에 정의된 1×1, 2×1, 1×2, 2×2의 크기를 갖는 총 361개의 기저를 사용하여, 각기 다른 크기의 기저로 자극으로 주어진 이진 영상을 복원하고, 모든 기저에 대한 결과를 선형 결합하여 최종 복원 영상을 획득하였다. 사전에 정의된 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.

목차 (Table of Contents)

• 1. 소개.......1
• 2. 관련 연구....... 3
• 3. 제안하는 방법 .......5
• 3.1 개요 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5
• 3.2 비음수 행렬 분해를 이용한 영상 기저 추출. . . . . .7
• 4. 기저의 학습 및 영상 복원. . . .12
• 4.1 SLR을 이용한 기저의 학습 . . . . . . . .12
• 4.2 영상 복원 . . . . . . . . . . . . . . . . .15
• 5. 실험 결과 및 분석. . . . .17
• 5.1 실험 환경 . . . . . . . . .17
• 5.2 실험 결과 및 분석 . . . . . . .18
• 6. 결론 및 향후 연구 방향. . . . . .22