Kurtosis에 대한 기억

통계학 책에서 찾아 본 기억이 있다.

계기는 석사 시절 논문 발표장에서 Kurtosis에 대한 언급이 있은 다음 이었던 것으로 기억한다.

지문인식에 관한 부분이 었는데

구체적으로 지문 영상 개선을 위해

방향성을 추정하기 위한 모집단의 크기를 결정하기 위한 판단 인자로 사용하였다.

방향성의 histogram이 몰려있느냐 퍼져 있느냐로 모집단의 크기를 늘릴것이냐 줄일 것이냐 ?

하는 것을 Kurtosis 값으로 판단하는 그런 논문이 었다.

지금 찾아 보니 좀 더 정확히는 gaussian 분포인지 아닌지를 판단하는 것이 좀 더 맞는 이야기 인것 같다.

Kurtosis의 값이 '0'이면 그 값들의 분포는 gaussian형태이고

'< 0' 즉 음수 이면 sub-gaussian,

'> 0' 즉 양수 이면 super-gaussian 형태로 간단히 이해하면 사용하는 입장에서 이해하기 편할 것 같다.

요약하자면,

Kurtosis(x) > 0 -> x : super-gaussian

Kurtosis(x) = 0 ->  x : gaussian

Kurtosis(x) < 0 -> x : sub-gaussian