非監督式Fuzzy C-Means分群演算法在可程式化圖形處理器上之實現及應用

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2011

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本論文將數個需要給定分群數量的監督式Fuzzy C-Means分群演算法,評估出最適合的分群數量,以達到非監督式Fuzzy C-Means分群演算法為目的。在本論文中採用以可程式化圖形處理器為設計平台,利用高度的平行計算能力使平行模糊分群演算法能同時運算多個Fuzzy C-Means分群演算法,並利用Xie-Beni之分群評估方法,找出最佳的分群數量。此外,本論文將非監督式Fuzzy C-Means分群演算法應用於動態影像之物件偵測,找出動態影像上有移動的物件,達到動態影像可分析之結果。由實驗結果顯示,本論文所提出的系統架構能夠快速且並有效地的將非監督式Fuzzy C-Means分群演算法應用於序列影像的移動偵測(Motion Detection)

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Fuzzy C-Means分群演算法, 可程式化圖形晶片, Xie-Beni分群評估方法, 物件偵測, 移動偵測, 平行計算

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