최근 생체 인식에 대한 관심이 고조됨에 따라. 다양한 환경 변화에 강인한 얼굴 인식 방법들이 연구되고 있다. 특히, 조명 변화를 처리하기 위한 연구들이 세계적으로 발표되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록영상이나 조명에 대한 사전 지식이 필요하다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해결하기 위해 조명 대표영상의 선형 분석을 이용한 새로운 방법론을 제안하였다. 또한 제안 방법의 효율성을 입증하기 위하여 공인된 얼굴 데이터베이스를 이용하여 다양한 실험을 시도하였으며, 이를 통해 제안된 방법 이 기존의 다른 방법에 비하여 안정적인 인식 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 화자 모델을 구성함으로써 잡음에 강인한 화자확인 방법을 제안한다. Non-stationary한 잡음을 가진 입력음성의 SNR을 측정하는 것은 어렵기 때문에, 각 화자에 대해 잡음이 없을 때의 화자모델에 여러 SNR에 대한 잡음 모델을 결합시킴으로써 여러 개의 잡음 첨가된 화자 모델을 구성한다. 그리고, 화자확인에서는 이렇게 구한 각 모델에 대한 입력 음성의 likelihood를 구해 그 중 가장 큰 likelihood만을 선택한다. 이 값을 이용하여 화자확인을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법은 입력음성의 SNR을 모르는 잡음환경에서 일반적으로 하나의 모델을 사용하는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다.
MIMO(multi-input multi output) 기법은 여러 개의 안테나를 이용하여 채널의 다이버시티를 증가시켜 주파수 대역폭의 확장 없이 채널 용량을 증가시키는 기법이다. 그러나 MIMO 기법은 수신단의 복잡도가 높으며, 심볼간의 간섭 및 다중 경로 채널에 취약하다. 이런 MIMO 기법의 단점을 상호 보완 부호를 적용하여 극복함으로써 수신 SNR 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 상호 보완 부호를 MIMO 기법에 적용하면, 수신단에서 상관관계를 이용하여 심볼 간의 간섭을 완벽하게 제거할 수 있으며 다중 경로 채널에서도 강인한 장점이 있다. 제안된 알고리듬은 각각 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였다.
본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.
일반적으로 슬라이딩모드 제어는 강인한 특성을 가지나, 시스템 제어의 설계자는 외란이나 변수변화에 대한 최대 값을 알아야 한다. 그러나, 이와 같은 최대 값은 종종 쉽게 구할 수가 없다. 이에 반해 퍼지제어는 불확실한 외란이나 변수변화를 가지는 시스템의 제어기를 설계하는 효과적인 방법을 제시하고 있다. 본 논문에서는 이 두 가지 제어이론의 장점을 결합하여 자기부상시스템에 적용할 고성능의 제어기를 설계하고자 한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.396-400
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1998
문장 독립형 화자인식 시스템에 운율정보 사용을 제안한다. 스펙트럴 특징패턴만을 주로 사용하고 있는 기존의 화자인식 시스템은 채널왜곡이나 기타 잡음환경에서 성능이 크게 저하된다. 그러나 화자의 speaking style을 반영하는 운율정보는 주위환경에 강인한 특성을 갖는다. 적합한 코드북 크기와 피치 컨투어 특징 벡터의 길이를 실험 치로 구하여 자동차 소음과 백색 가우시안 소음이 섞인 음성에 대하여 화자인식 실험을 하였다. 실험 결과 소음 환경에서 운율 정보를 이용한 화자 dsltlr 시스템이 스펙트럴 모델보다 인식율이 높음을 보였다.
본 연구에서는 로켓이나 보행로봇의 기본이 되는 도립진자 제어를 위한 새로운 강인한 PID제어기가 제시된다. 도립진자의 PID제어기 파라미터가 제어환경에 용이하게 결정될 수 있도록 MATLAB 프로그램을 이용한 새로운 시스템을 구현하였다. 도립진자 자세제어 성능을 향상시키기 위한 유전알고리즘을 활용한 PID제어기 개발로 우수한 응답 특성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 시간지연 제어기와 관측기를 사용하여 산업용 로봇을 위한 고속 제어 방법을 설계하였다. 설계된 방법은 로봇의 매개변수 변화나 비선형이 존재하는 상황에서도 강인한 제어성능을 보이게끔 개발되었으며, 실제구현을 하였을 때도 계산량이 적으면서 동시에 구현이 쉬운 방법이다. 평면 2 자유도 스카라 로봇의 적용을 통하여 실험을 하였는데, 그 결과 실제 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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