In this paper, we present a rule extraction method using a modified fuzzy min-max neural network for dynamic hand gesture recognition. We introduce a feature relevance measure for the pattern classification based on FMM neural networks. During the learning process, the feature distribution information is utilized to compensate the hyperbox distortion which may be caused by eliminating the overlapping area of hyperboxes in the contraction process. We define a feature saliency measure that represents a degree of relevance of a feature in a classification problem. From the measure, we can classify excitatory features and the inhibitory features which can be used for the rule generation process.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Data Representation and Feature Extraction 3. Rule Extraction from the FMM Model 4. Experimental Results 5. Conclusions Acknowledgments References
보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Software Engineering and Its Applications
간기
월간
pISSN
1738-9984
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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