Extracting the structure of 2-D structural objects using combination of self-organizing maps and Karhunen-Loeve transform based on recursive bifurcation

Banchar Arnonkijpanich

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5195

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Chidchanok Lursinsap	-
dc.contributor.author	Banchar Arnonkijpanich	-
dc.contributor.other	Chulalongkorn University. Faculty of Science	-
dc.date.accessioned	2008-01-02T05:14:09Z	-
dc.date.available	2008-01-02T05:14:09Z	-
dc.date.issued	2003	-
dc.identifier.isbn	9741734158	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5195	-
dc.description	Thesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2003	en
dc.description.abstract	Identifying the characteristics, structures, and features of a given set of data is the most essential step prior to the classification, recognition, and data interpretation process. Extracting the identified features must preserve data composition configuration. Any irrelevant features will be excluded after the extraction process. This study concerns the extraction of the actual 2-dimensional geometrical element frame from a set of 2-dimensional structural objects. Our approach is based on Self-Organizing Mapping and Karhunen-Loeve transformation that does not require predetermined number of clusters in advance as oppose to other approaches.	en
dc.description.abstractalternative	การระบุคุณลักษณะ, โครงสร้าง และสมบัติเฉพาะของกลุ่มข้อมูลที่ให้มา ถือเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนกระบวนการจำแนกกลุ่ม, การรู้จำ, และกระบวนการแปลความหมายเพื่อความเข้าใจลักษณะที่สกัดออกมาได้จากกลุ่มข้อมูลนั้น ต้องคงรูปร่างของกลุ่มข้อมูลเดิมไว้ และสมบัติเฉพาะที่ไม่เกี่ยวข้องควรถูกแยกออกหลังจากกระบวนการสกัดนี้ การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับการสกัดโครงร่างจริงทางเรขาคณิตของแต่ละชิ้นส่วนจากกลุ่มของวัตถุเชิงโครงสร้างสองมิติ วิธีการของเราตั้งอยู่บนพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมชนิดจัดกลุ่มเองและการแปลงแบบคาร์ฮูเนน-เลิฟ จำนวนของกลุ่มข้อมูลซึ่งไม่จำเป็นต้องกำหนดล่วงหน้าเช่นเดียวกับวิธีการอื่น ๆ	en
dc.format.extent	1453749 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	en	es
dc.publisher	Chulalongkorn University	en
dc.rights	Chulalongkorn University	en
dc.subject	Image processing	en
dc.subject	Cluster analysis	en
dc.subject	Piecewise linear topology	en
dc.title	Extracting the structure of 2-D structural objects using combination of self-organizing maps and Karhunen-Loeve transform based on recursive bifurcation	en
dc.title.alternative	การสกัดโครงร่างของวัตถุที่มีลักษณะโครงสร้างสองมิติ โดยใช้การผสมกันของโครงข่ายประสาทเทียมชนิดจัดกลุ่มเองและการแปลงแบบคาร์ฮูเนน-เลิฟบนพื้นฐานของการแบ่งเป็นสองกลุ่มแบบเวียนบังเกิด	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	Master of Science	es
dc.degree.level	Master's Degree	es
dc.degree.discipline	Computational Science	es
dc.degree.grantor	Chulalongkorn University	en
dc.email.advisor	No information provided	-
Appears in Collections:	Sci - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Banchar.pdf		1.42 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record