KR970001921B1 - 다가 크기를 갖는 필드에서의 패턴 인식 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

내용없음.

Description

다가 크기를 갖는 필드에서의 패턴 인식 방법 및 그 장치

제1도는 이산 성분을 포함하고 다가의 크기를 갖는, 검사될 필드의 일 실시예를 도시한 도면.

제2도는 2진수 단위로 표시된 소망 패턴을 갖는 기준 마스크의 실시예를 도시한도면.

제3도 및 제4도는 제2도의 패턴을 함께 나타내는 각 서브-마스크를 도시한 도면.

제5도 및 제6도는 제3도 및 제4도의 각 서브-마스크와 비교한 성분들로 구성된 각 부집합을 도시한 도면.

제7도 및 제8도는 제5도 및 제6도의관련 성분의 크기에 대해 분류한 것을 도시한 도면.

제9도는 제1도 내지 제8도의 실시예에 대한 상대적 최저값과 최고값 사이의 일관성을 나타낸 도표.

제10도는 본 발명에 따른 장치의 실시예를 도시한 도면.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

100, 102 : 순위값 필드 104 : 레지스터

108, 110 : 지연선 124, 126 : 비교기

본 발명은 논리 하이와 논리 로우 단위로 구성된 기준 마스크(reference mask)와의 공조에 의해 다가 크기(multi-valent amplitude)를 갖는 필드에서 패턴을 인식하는 방법에 관한 것이다.

또한, 본 발명은 이러한 방법을 행하는 장치에 관한 것이다.

이같은 방법 및 장치에 관여하는 독일 특허 공보 DE-OS 32.10.814에 기재되어 있으며, 여기에서는 다른 여러 그레이 값(grey values)의 픽셀로 구성된 비디오 영상에서의 패턴 인식에 관해 논의되었다.

상기에서 공지된 방법은 다가 비디오 영상(multi-valent video image)을 2진수 단위의 몇개의 영상으로 변환하는 것으로서, 각 영상은 서로 다른 판별 임계치(discrimination threshold)에 기초하고 있다. 이들 영상의 일부분들(위치에 관해서 서로 대응하는 부분들)은 소망 패턴을 표시하는 2진 기준 마스크와 비교된다. 관련 영상 부분과 기준 마스크와의 대응 전도는, 기준 마스크의 대응 위치의 단위 갯수와 같은 논리값을 갖는 관련 부분중에서의 단위 갯수로 정해진다. 이러한 대응 정도는 판별 임계치에 의존하는 량이다.

소망 패턴을 검출하여 위치를 특정시키기 위한 비디오 영상의 임계치 처리용에 최적인 판별 임계치로는, 임계치 처리된 비디오 영상의 각 해당 부분과 기준 마스크와의대응 정도의 누적치가 최대가 되는 판별 임계치가 사용된다.

이러한 방법에 따르면, 임계치 처리에 의한 비디오 영상의 변환은, 소망 패턴의 유무가 도출되는 최대 대응 정보를 발견하기 전에 전체 적용 가능한 임계치에 의해서 행해져야 한다. 다양한 임계치로서 임계치 처리가 순차적으로 수행되고, 통상적인 갯수의 임계치(예로서, 256개의 서로 상이한 임계치)가 사용될 때, 전체 임계치 처리가에 상당한 시간이 소요된다. 입력 영상의 임계치 처리가 전체 임계치에 대해 동시에 행해질때, 256개의 비디오 영상에 대한 병렬 임계치 처리와 이후의 작업을 위한 변환 준비를 위해 고가의 장치가 필수적이다.

따러서 본 발명의 목적은 다가 크기의 필드에서의 패턴 인식을 고속으로 행하면서도 복잡하지 않은 방법을 제공하는데 있다.

이러한 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 방법은 기준 마스크를 논리 하이 단위인 제1서브-마스크와, 논리 로우 단위인 제2서브-마스크로 분할하여 다음과 같은 단계로 수행하는 것을 특징으로 한다.

즉, 필드내에서 서브-마스크의 위치를 결정하는 단계와, 위치 결정된 제1 및 제2서브-마스크의 해당 윈도우내의 각 필드 영역 크기에 대해 상대적인 최저값과 최고값을 각각 결정하는 단계, 및 상대적 최저 및 최고값의 차가 음수(-)값이 아닐때 패턴을 인식하는 단계로 수행되는 것을 특징으로 한다.

다가 크기의 필드가 상기 상대적 최저값 보다 작은 판별 임계치에 기초하여 2진 크기의 필드로 판별될때, 크기가 상대적 최저값보다 큰 필드의 최소한 제1영역은 논리 하이값으로 사상(mapping)된다. 이와 비슷한 방식으로 판별이 상기 상대적 최고값 보다 큰 판별 임계치에 기초하여 수행될 때, 크기가 상대적 최고값보다 작은 필드의 최소한 제2영역은 논리 로우값으로 사상된다. 상대적 최저값에서 상대적 최고값을 감산한 차가 음수(-)가 아닌 경우, 상기 값들 사이에 있는 판별 임계치의 판별에서, 제1영역이 논리 하이값으로 사상되고, 제2영역이 논리 로우값으로 사상된다. 패턴 검출을 위한 다가 크기의 필드 판별을 실제로 실행하는 대신에, 본 발명의 방법을 이용함으로써, 제1 및 제2서브-마스크 윈도우 내에서 각각 측정된, 상대적 최저값 크기의 최고값 크기의 차의 부호을 판정할 수 있다.

본 발명에 다른 방법의 다른 변형예에서는, 패턴 인식을 음수가 아닌 차분이 소정치를 초과할 때 발생하는 것을 특징으로 한다. 상기 차분이 소정치보다 커짐에 따라, 영상에서 현저하게 나타나는 패턴만이 인식을 위해 수용된다.

본 발명에 따른 방법의 또다른 변형에서는, 상대적 최고값과 최저값이 다음과 같이 정해진다.

즉, 해당 서브-마스크의 해당 윈도우내의 필드 위치를 나타내는 크기에 따라 크기값을 분류하고, 이와 같이하여 발생되는 해당 순서에서 각 소정 차수(difference munber)를 제외한 마지막 위치를 점유하는 값을 정한다. 이때 분류에 의해 순위적으로된 값의 집합 이 얻어진다. 해당 차수를 제외한, 해당 순서에서의 마지막 값을 정하는 것은 카운트 다운을 행함으로써 간단하게 정해진다. 상기 값은 각각 상대적 최고값 또는 상대적 최저값과 같다. 상대적 최저값과 최고값과의 차는 해당 차수가 커짐에 따라 증가한다. 이러한 사실은 낮은 차수인 경우 인식하지 못한 패턴이 차수가 증가한 경우에 인식됨을 암시하고 있다. 따라서 차수는 패턴의 인식을 위한 허용 범위의 정도를 표시한다.

본 발명의 또다른 목적은 상기 방법을 실행하는 장치를 제공하는데 있다. 본 발명의 장치적인 특징은 크기에 따른 값을 분류하기 위해 순서적으로 소정 위치에 임의의 값을 출력시키는 최소 1개의 순위값 필드를 설치한데 있다.

순위값 필드의 예로서는 LSI Logic Corporation사이에서 만든 제품명 L64220이 있다. 순위값 필드는, 예컨대 MxK값으 소정 윈도우내에서 입력값의 크기 순서로 소정 순위를 계산하며, 그것의 출력값이 소정 순위값이 된다. 일반적으로 이러한 순위값 필터는 노이즈를 억제시키는데 이용된다. 본 발명의 장치는 상대적 최저 및 최고값을 결정하기 위해 순위값 필드를 사용한다.

본 발명에 따른 장치의 실시예에서는 입력측에서 서로 접속된 제1, 제2순위값 필드가 설치되었다.

따라서 최소한 2개의 서브-마스크가 동시에 동일한 필드와 비교될 수 있다.

본 발명에 따른 장치의 다른 실시예에 따르면, 순위값 필드는 다음을 포함하는 것을 특징으로 한다.

즉, 최소 2개의 값을 수신하여 이들 값을 비교하고 이 값들중 최고값 또는 최저값을 출력시키는 비교기와, 비교기의 출력측에서 비교기의 입력으로 연결시키는 결합체를 포함한다. 상기 실시예에서는 매우 간단한 순위값 필드를 구비하고 있다. 비교 작동중에 최고 또는 최저값으로 알려진 값은 최소 한전류와 비교하기 위해 비교기에 다시 인가되고, 나머지 다른 값도 비교기에 인가된다.

본 발명에 따른 장치의 또다른 실시예에서는 순서적인 소정 위치가 조정 가능한 것을 특징으로 한다.

순서로 된 위치를 조정 가능하게 함으로써 다양한 인식 허용 범위가 사용될 수 있다.

본 발명을 지금부터 첨부 도면을 참조하여 설명한다.

제1도는 실시예로서 다가 크기 및 이산 성분(discrete element)을 갖는 이차원 필드를 도시하고 있다. 도면에서 각 성분 값은 수치로서 표시하였다.

예컨대 비디오 영상의 패턴 인식 내용에 있어 이들 수치은 픽셀의 그레이 값(grey values)을 표시한다. 가령 원격 감지 장치인 경우, 상기 수치는 측정량의 값등(예컨대 기준점으로부터 온도 및 거리등)을 표시하며, 이 경우에는 측정값과 이들 상호 위치 사이에 일정 관계가 있다.

본 발명의 방법 및 장치는 제1도의 2차원적인 필드에 군한되는 것이 아님을 주의하자. 1차원 필드를 갖는 본 발명의 방법에서는, 가령(왜곡형) 디지탈 신호에서 소정 패턴의 검색 기능이 포함된다. 3차원 필드를 갖는 본 발명의 방법에서는, 가령 물체의 컴퓨터 토모그래픽(Computer tomographic)시험으로 구한 데이타 필드에서 소정 패턴의 검색 기능을 포함한다. 다가 크기를 갖는 검색된 필드에는 제1도 실시예에 도시된 바와 같은 성분으로 분할될 필요가 없음을 주목하자. 만일 대표적 이산값이 서브-마스크와 연관된 필드부분에 할당될 경우, 연속 필드가 주어진 패턴을 위해 검색될 수 있다.

제2도는 논리 단위로 표시된 패턴을 포함하는 기준 마스크의 실시예를 도시하고 있다. 도면에서 어두운 부분은 논리 하이값을, 밝은 부분은 논리 로우값을 표시하며, X표로 표시된 단위는 그것의 논리값이 상관없다는 것을 의미한다.

종래의 방법에서는, 제1도에 도시된 바와 같이 상기 필드의 임계치 처리 동안 주어진 값을 해당 성분이 논리 하이 또는 논리 로우값을 갖는 단위에 사상되며, 이 경우는 만일 상기 주어진 값이 판별 임계치보다 각각 높거나 낮거가 또는 같을 때 일어난다. 예를 들면, 만일 논리값 또는 위치에 관해서, 제2도에 도시된 패턴의 모든 해당 단위가 제1도에 도시된 필드의 임계치 영사의 해당 단위와 대응하는 경우, 상기 영상에서 패턴이 인식된다.

본 발명에서 필드에서 소망의 패턴을 검출하기 위해 다음과 같은 동작을 행한다. 기준 마스크를 두개의 서브-마스크, 즉 제1서브-마스크와 제2서브-마스크로 분할한다. 제1서브-마스크는 패턴내의 위치에서 논리 하이값을 갖는 해당 단위가 발생하는가를 특정하고, 제2서브-마스크의 패턴내의 위치에서 논리 로우값을 갖는 해당 단위가 발생하는가를 특정한다. 제3도, 제4도의 각 서브-마스크는 하나의 논리값을 갖는 단위가 무관계 논리값을 갖는 단위만을 포함한다.

제1도의 필드는 제3도 및 제4도의 서브-마스크와 관련되어 있다. 제3도의 제1서브-마스크의 윈도우내에서 필드의 해당 성분은 위치가 제1서브-마스크의 해당 단위에 대응하는 성분들이다. 제5도에서는 이들 성분의 값과 관계가 도시되 있다. 제6도에서도 제5도와 비슷하게, 제4도의 제1서브-마스크와 관련된 상기 성분들의 값과 관계가 도시되 있다.

결론적으로 제5도 및 제6도의 해당 성분값은 각각 제7도 및 제8도에 도시된 바와 같은 크기에 따라 분류된다. 제7도에서의 최저값은 7이고 최고값은 10이다. 제8도에서의 최저값은 3이고 최고값은 5이다. 만일 제5도의 전체 성분이 임계치 처리에서 논리 하이값을 갖는 단위로 사상될 경우, 판별 임계치는 7보다 낮은 값이 된다. 이러한 사실은 제9도의 좌측 막대선이 보여주고 있다. 논리 하이값에 알맞은 판별 임계치는 좌측으로 닫혀있고 우측으로는 열려있는 0과 7 사이의 간격내에 위치된다. 이와 동일하게, 만일 제6도의 성분이 임계치 처리에서 논리 로우값을 갖는 단위로 사상될 경우, 판별 임계치는 5보다 크거나 같은 것이며, 이는 제9도의 우측 막대선에 나타나 있다. 논리 로우값으로 적합한 판별 임계치는 간격 5 내지 10에서 위치된다. 제9도의 중심 막대선은 상기 간격들의 중복을 나타낸다. 상기 중복 부분내의 판별 임계치는, 제6도에 도시된 성분들은 논리 로우값의 단위로 사상시키는 것 뿐 아니라, 제5도에 도시된 성분을 논리 하이값의 단위로 사상시키는데에도 적합하다. 좌측으로 닫히고 우측으로 열린 간격 5 내지 7 사이에 위치한 판별 임계치인 경우, 제1도의 필드는 임계치 처리에서, 두개의 서브-마스크 정합(sub-masks match)을 갖는 2진 단위 구성에 사상된다. 본 발명에 따른 방법에 있어서, 패턴 검출에는 임계치 처리와 기준 마스크에 대한 추후 비교가 포함되 있지 않다. 그대신 최고 크기의 값들로 측정되어, 이후이들 최고값들간의 차에 대해 부호가 정해진다.

최고값들에 대한 결정은 판별 임계치의 최고 레벨의 결정으로서 간주되며, 각 서브-마스크들은 임계치처리될 때 계속 인식된다. 차분 부호에 대한 결정은 이전에 설명한 간격의 중복성 여부를 검사하는 것으로 간주된다.

상기 중복 발생 조건과 더불어, 필드내의 패턴 인식을 위해서는 간격의 중복이 소정치 길이를 반드시 초과해야 한다는 규정을 만들 수도 있다.

중복 정도가 증가함에 따라, 임계치 처리에서 논리 하이값을 갖는 단위로 사상되는 성분값의 집합내의 상대적 최저값과, 임계치 처리에서 논리 로우값을 갖는 단위로 사상되는 성분값의 집합내의 상대적 최저값과의 차는 더욱 커진다. 이러한 사실은 특히 필드내의 패턴의 종래를 검출하기 위해서는 패턴 자체가 보다 명확해야 함을 의미한다.

앞서의 서명에서 패턴 인식은 가령 제1서브-마스크의 해당 윈도우내의 전체값들중 최저값과 제2서브-마스크의 해당 윈도우내의 전체값중 차가 음수(-)가 아니어야 한다는 조건에 따르게 되었다.

다음의 추가의 인식 조건에 관해서 설명한다. 크기값들은 각 서브-마스크의 해당 윈도우내에서 크기에 따라 분류되는 것으로 가정한다. 상대적 최저값에 대하여, 상기 값은 제1차수를 제외하고 제1서브-마스크 윈도우와 관련한 순서에서 최저 위치를 차지하는 것으로 이용된다. 상대적 최고값에 대해, 상기 값은 제2차 수를 제외하고 제2서브 마스크의 윈도우와 관련한 순서에서 최고 위치를 차지하는 것으로 이용된다. 상대적 최저값에서 상대적 최고값을 뺀것과 같은 상기 차는 해당 차수들이 높아짐에 따라 커진다. 제1도 내지 제8도에서 제1차수는 2이고, 제2차수는 1로서, 앞의 것은 상대적 최저값이(계속) 7이고 상대적 최고값이 4임을 의미한다. 제9도는 참조하며 설명한 경우에 있어서, 상대적 최저값과 상대적 최고값과의 차인 중복은 한 단위씩 증가되었다. 만일 제1도의 필드가 중복내에 위치된 판별 임계치로 임계치 처리되었다면, 제5도 윈도우내의 값들은 모두 논리 하이 단위에 사상된다. 제6도 윈도우내의 값 3과 4는 논리 로우 단위로 사상된다. 그러나 값 5는 판별 임계치가 5이하일 수 있기 때문에 논리 하이 단위에 사상된다. 이것은 필드의 임계치 처리에서, 최대로 한 단위에 달하는 제2서브-마스크의 편차가 일어나지만, 계속인식이 일어나는 것을 의미한다. 따라서, 각 차수들에 의해 해당 순서에서 상대적 최저 및 최고값의 판별은 임계치 처리의 경우에 단지 단위의 해당 차수에 의해 해당 서브-마스크에서 편이되는 인식을 위한 2진 필드의 수용에 대응한다.

제10도는 본 발명의 장치의 일부분에 대한 실시예를 도시하고 있다. 이 도면에서 순위값 필터(100), (102)를 도시하고 있으며, 각 필드는 대부분의 MxK 다가 성분의 동일 윈도우로서 작용한다. 순위값 필터의 출력량은 윈도우에서 성분값의 크기 순서로 소정 위치를 점하는 성분값이다. 이러한 순위값 필터(예, LSI Logic Coporation사 제품인 L64220)는 주어진 형태의 노이즈를 제거하기 위해 사용된다. 다가 성분이 2차원 필드는 본 실시예에서는 각각 성분들(N)의 길이를 갖는 행으로 구성되는 것으로 가정한다. 순위값 필터를 성분값으로 로드하기 위해서 데이타 입력(106)을 통해 연속행으로된 성분값 데이타를 연속적으로수신하는 레지스터(104)가 설치된다. 레지스터(104)는 M-1 직렬 연결된 지연선들로 구성되며 각 지연선들은 N개의 성분들에 대한 지연을 갖는다. 도면에서는 명확성을 위해 두개의 지연선(108), (110)만을 도시하였다.

순위값 필드(100)의 입력(112)들과 순위값 필드(102)의 입력(114)들은 각각 한개씩 결합되어 있다. 동일 순위값 필드의 이웃하는 입력쌍은 동일한 일련의 데이타를 수신하며 N개의 성분들의 거리만큼 이동된다.

크기에 따라 분류되는 값을 갖는 성분은 순위값 필터(100)의 선택 입력(116)을 통해 현재의 윈도우내에서 선택된다. 상기 성분은 현 호출 단계동안 제1서브-마스크에서 해당 단위의 위치에 대응하는 위치를 갖는 성분들이다(제3도 및 제5도 참조). 이와 유사하게 순위값 필드(102)의 선택 입력(118)을 통해, 상기 성분은 현 판별 단계동안 제2서브-마스크에서 해당 단위의 위치에 대응하는 위치를 갖도록 선택된다(제4도 및 제6도 참조). 따라서 선택 입력(116), (118)에서의 데이타는 각각 제1 및 제2서브-마스크를 나타낸다.

해당 순위에서 최고값으로서 배치된 값은, 순위값 필드(100)의 순위 세팅(120)에 의해, 임의의 제1차수 N₁을 제외하고 출력량으로서 선택된다. 또한 해당 순위에서 임의 의 제2차수 N₂를 제외한 최고값이 순위값 필드(102)의 순위 세팅(122)에 의해 출력량으로 선택된다.

따라서 상기 선택값은 선택값들간의 차를 결정하기 위해 비교기(124)에 인가된다. 이러한 차는 이후 입력측(128)에서 기준값과의 차를 비교하는 비교기(126)에 인가된다. 만일 이러한 차가 기준값을 초과할 경우, 윈도우에서 패턴이 인식되며, 만일 기준값보다 작을 경우에는 패턴은 인식되지 않는 것이다.

Claims (14)

1. 논리 하이 단위 및 논리 로우 단위로 구성된 기준 마스크와의 공정에 의해 다가 크기를 갖는 필드내에서 패턴을 인식하는 방법에 있어서, 상기 기준 마스크를 논리 하이 단위인 제1서브-마스크와 논리 로우 단위인 제2서브-마스크로 분할하며, 필드내에서 서브-마스크를 위해 지정하는 단계와; 상기 위치 지정된 제1 및 제2서브 마스크이 해당 윈도우 내에서 상기필드의 각 영역에서의 상대적 최저 크기값 및 상대적 최대 키기값을 각각 지정하는 단계; 및 상기 상대적 최저값과 상기 상대적 최고값과의 차분이 음수가 아닌 경우에 패턴을 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 패턴 인식을 음수가 아닌 상기 차분이 소정치를 초과할 때 발행하는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 상대적 최고값 및 상기 상대적 최저값의 결정은, 해덩 서브-마스크의 해당 윈도우내의 상기 필드에서의 위치를 대표하는 상기 크기값을 크기에 따라 분류하고, 분류에 의한 해당 순서에서 소정의 각 차수를 제외한 마지막 위치를 점하는 값을 결정함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 방법.
4. 제3항의 방법을 행하기 위한 패턴 인식 장치에 있어서, 크기에 따라 값들을 분류하기 위하여, 소정 위치에서의 값을 차례로 출력시키는 최소 1개의 순위값 필터가 제공되는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
5. 제4항에 있어서, 상기 순위값 필드는 입력측에 서로 접속된 제1순위값 필드과 제2순위값 필드를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
6. 제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 순위값 필드는 최소 2개의 값을 수신하여, 상기값들을 비교하고, 상기 값중 최고값 또는 최소값을 출력시키기 위한 비교기와, 상기 비교기의 출력에서 상기 비교기의 한 입력측으로 접속시키기 위한 연결체를 구비하는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
7. 제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 순서에서의 소정 위치는 조정 가능한 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
8. 제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 패턴 인식 수단에는 크기에 따라 값을 분류하는데 관련된 부분을 선택하는 수단이 제공되는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 선택 수단은 조정 가능한 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
10. 제4항 또는 5항에 있어서, 상기 순위값 필드는 프로그램형 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
11. 제8항에 있어서, 상기 선택 수단은 추가의 프로그램형 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 인식 장치.
12. 제1윈도우를 다가 크기의 신호 샘플들로 구성되는 필드상에 한정시키는 제1서브-마스크와 제2윈도우를 상기 필드에 한정시키는 제2서브-마스크로 분할되고, 필드에 대해 위치 지정 가능하며, 상기 필드 내의 소정 패턴과 관계된 기준 마스크와의 공조에 의해 상기 소정 패턴을 검출하는 방법에 있어서, 상기 각 제1 및 제2윈도우내에서 상기 필드로부터 신호 샘플들로 구성된 제1부 집합 및 제2부 집합을 선택하기 위해 상기 필드에 대한 제1서브-마스크 및 제2서브-마스크를 위치 지정하는 단계와; 상기 제1부 집합 내의 제1크기에서의 상대적 크기 순위에 기초하여 상기 제1부 집합의 신호 크기로부터 제1크기를 선택하는 단계와; 상기 제2부 집합내의 제2크기에 대한 상대적 크기 순위에 기초하여 제2부 집합은 신호 크기 로부터 제2크기를 선택하는 단계와; 차분 신호를 형성하기 위해 상기 제2신호 크기에서 상기 제1신호 크기를 감산하는 단계; 및 상기 소정값과 같거나 큰 상기 차분 신호에 응답하여 상기 패턴의 검출을 신호 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 검출 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 선택 단계중 최소 하나의 선택 단계는 상기 부집합의 신호 크기들 중에서 소정 순위의 위치를 갖는 크기의 선택을 포함하는 것을 특징으로하는 피텬 검출 방법.
14. 제12항에 있어서, 상기 제1크기는 제1부 집합의 신호 크기들중 최고 크기에 대한 제1의 소정 순위의 위치를 갖고, 상기 제2크기는 상기 제2부 집합의 신호 크기들중 최저 크기에 대한 제2의 소정 순위의 위치를 갖는 것을 특징으로 하는 패턴 검출 방법.

Images