To solve the frequency variation of speech patterns which consist of LPC sequences, new membership function view from LPC, spectrum and the relations between the order of LPC and spectrum is proposed. To solve the time variation, multi-secation equi-segmentation method which equally divide the speech section into several section are applied. False recognition mainly occur at time when the same syllable is placed at the same utterance. To reduce the error, fuzzy inference is executed using the proposed membership function and weights are assigned into sectional certainty and then the decision method for recognized the section up to the third candidate. To testify the validation of this method, we experimented the recognition test of 28 DDD area names. The recognition rate of the fuzzy inference by the triangle membership function is $92\%$. That of the combined method of the fuzzy inference and the dicision method is $92.9\%$ and that of fuzzy inference by the proposed membership funtion is $93.8\%$.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.429-440
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2014
The iris recognition is a biometrics technology to extract and code an unique iris feature from human eye image. Also, it includes the technology to compare with other's various iris stored in the system. On the other hand, eyelashes in iris image are a external factor to affect to recognition rate of iris. If eyelashes are not removed exactly from iris area, there are two false recognitions that recognize eyelashes to iris features or iris features to eyelashes. Eventually, these false recognitions bring out a lot of loss in iris informations. In this paper, in order to solve that problems, we removed eyelashes by gabor filter that using for analysis of frequency feature and improve preservation rate of iris informations. By novel method to extract various features on iris area using angle, frequency, and gaussian parameter on gabor filter that is one of the filters for analysing frequency feature for an image, we could remove accurately eyelashes with various lengths and shapes. As the result, proposed method represents that improve about 4% than previous methods using GMM or histogram analysis in iris preservation rate.
In this paper, we suggest an advanced algorithm, to recognize pedestrian/non-pedestrian using second-stage cascade method, which applies Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classifications. First, we extract two feature vectors: (i) Histogram of Oriented Gradient (HOG) which includes gradient information and differential magnitude; (ii) Curvature-HOG which is based on four different curvature features per pixel. And then, a strong classification needs to be obtained from weak classifications for composite recognition method using both HOG and curvature-HOG. In the proposed method, we use one feature vector and one strong classification for the first stage of recognition. For the recognition-failed image, the other feature and strong classification will be used for the second stage of recognition. Based on our experiment, the proposed algorithm shows higher recognition rate compared to the traditional method.
Sung, Mee Young;Kim, Heejin;Kwon, Tack-Kyun;Sung, Myung-Whun;Kim, Wooil
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.7
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pp.1740-1748
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2014
This paper focuses on listening test and acoustic analysis of patients' speech with velopharyngeal insufficiency (VPI) and normal speakers' simulation speech. In this research, a set consisting of 50-words, vowels and single syllables is determined for speech database construction. A web-based listening evaluation system is developed for a convenient/automated evaluation procedure. The analysis results show the trend of incorrect recognition for VPI speech and the one for simulation speech are similar. Such similarity is also confirmed by comparing the formant locations of vowel and spectrum of consonant sounds. These results show that the simulation method for VPI speech is effective at generating the speech signals similar to actual VPI patient's speech. It is expected that the simulation speech data can be effectively employed for our future work such as acoustic model adaptation.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1598-1606
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1996
In order to achieve high accuracy of off-line character recognition(OCR) systems, the recognized text must be processed through a post-processing stage using contextual information. In this paper, we reclassify Korean word classes in terms of OCR word correction. And we collect combinations of Korean particles(approximately 900) linguistic verbal from(around 800). We aggregate 9 Korean irregular verbal phrases defined from a Korean linguistic point of view. Using these Korean word information and a Head-tail method, we can correct misrecognized words. A Korean character recognizer demonstrates 93.7% correct character recognition without a post-processing stage. The entire recognition rate of our system with a post-processing stage exceeds 97% correct character recognition.
본 논문에서는 마이크로폰 어레이 시스템을 이용하여 여러 화자의 음성 정보로부터 각 화자가 위치한 방향을 추정하는 기술 개발 내용을 다룬다. 성능 향상을 위한 전처리 과정으로 비선형 증폭기를 사용하여 거리에 따른 영향을 최소화하는 과정과 잡음에 대한 강인성을 얻기 위해 음성활성 영역을 검출하는 과정을 포함한다. 등간격으로 배치된 마이크로폰 어레이 시스템의 기하학적 특성에 따른 음원의 위치와 신호의 지연시간차이와의 상관관계로부터 화자의 위치를 역으로 추정하는 알고리즘을 기본으로 하여 가능성 척도를 계산하고 이를 활용하여 가능성이 높은 것들을 클러스터링하여 가능성이 있는 후보를 선정하여 화자의 방향을 검지한다. 이 과정에서 오인식을 최소화하기 위하여 가능성이 희박한 영역에 대한 추정 억제 방법으로 부정식 추론법을 적용하였다. 2 화자의 음성 신호를 입력으로 한 실험을 통하여 제안한 방법에 의한 다화자 방향검지의 가능성을 알아보았다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.450-453
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2004
본 논문은 지문을 이용하여 개인 식별 및 확인하는 생체인식 시스템을 제안한 것으로, 입력 지문 영상으로부터 중심점(Core)를 찾아 8개 방향의 가버 필터를 사용하여 지문의 특징을 드러나게 한다. 또한, 중심점으로부터 일정 영역을 섹터로 분할하고 분할된 섹터 별 특징 값을 산출하여 코드 북으로 등록한다. 등록된 데이터로부터 매칭하는 과정은 상관 계수를 이용하여 유사도가 가장 높은 등록자를 선별하고 인식 대상자로 선정한다. 이와 같은 방법은 융선의 분기점과 단점을 특징으로 하는 알고리즘에서 문제시되는 특징점이 빠지는 경우와 의사 특징점에 의한 오인식을 줄일 수 있으며, 중심점과 기준 축의 설정에 따라 지문 영상의 회전에 영향을 받지 않는 방법으로 좋은 성능을 보일 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 확인하고자 광학식 지문 센서와 PC를 이용한 실시간 지문 인식 시스템을 구현하였다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.157-160
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2000
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
한국후지제록스(대표 우에노 야스아키, www.fujixerox.co.kr)는 대전 지역의 대형 인쇄업체 임마누엘인쇄출판사(대표 오인탁, www.dgtalprint.com)와 함께 지난 4일 대전 중구 신화동에 위치한 임마누엘인쇄출판 사옥에서 디지털 프린팅 웹사이트 오픈식을 가졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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