• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.42-49
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• 1998

본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.10
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• pp.1243-1251
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• 2011

This paper proposes a new vehicle model recognition using scale invariant feature transform to car's headlights image. Proposed vehicle model recognition raises the accuracy using "homogeneity" calculated from the distribution of features. In the experiment with 400 test images taken from 54 different vehicles, proposed method has 90% recognition rate and 16.45 homogeneity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.431-434
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• 2007

얼굴 인식은 생체인식 기술 중 비 강압식이라는 장점으로 인해 각광받고 있는 분야이다. 그러나 얼굴인식은 조명, 표정에 의해 인식 성능이 저하되는 단점이 있다. 그 중 얼굴표정에 많은 영향을 받으며, 잡음이 많은 부분이 입술부분이다. 입술모양의 변화에 따라 가보벡터 추출에 잡음이 포함되기 때문에, 얼굴 인식 성능이 저하되는 현상이 발생됨을 실험을 통해 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 입술모양의 변화에 따른 잡음을 줄이기 위해 입술영역에 최적화된 말스버그 가보 웨이브렛 커널(Malsburg Gabor Wavelet Kerne)을 제안한다. 각 입술 특징점에 말스 버그 가보 웨이브렛을 적용하여, 추출된 가보벡터를 통계적으로 분석함으로써 잡음을 확인 할 수 있었으며, 잡음을 최소화하기 위해 입술 영역에 적응적인 말스버그 가보 웨이브렛 커널 을 제안하였다. 실험에 사용한 이미지는 1196 FERET Gellery 이미지를 사용하였으며, 얼굴 인식 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.17-22
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• 1997

본 논문에서는 음성 인식기의 성능을 저하시키는 요인중 부가 잡음과 마이크의 변동에 의한 채널 왜곡을 동시에 감소시키는 방법으로 기존의 전처리에 의한 환경덥음처리기법의 단점을 개선한 Histogram 처리기법을 잡음처리에 도입하고 그 유효성을 확인하였다. 도입한 잡음처리기법의 유효성을 확인하기 위하여 기존의 잡음처리기법으로 잘 알려진 여러 가지 방법과 비교하기 위하여 단어 인식실험을 실시하였다. 실험결과, 부가잡음만이 첨가된 경우에 있어서는 일반적으로 알려진 SS, CMN, RASTA등을 이용한 결과 전처리방법을 이용하지 않은 경우의 기본인식률에 비해 SN비에 따라 25% 이상이 인식률 향상을 볼 수 있었다. 특히 CDCN 처리와 H-RASTA를 사용한 경우, 채널왜곡과 부가잡음이 함께 포함된 음성에 대해 SN비에 관계없이 약 15~30%정도의 인식률의 향상을 볼 수 있어 기존 방법으로서는 이글 방법이 우수함을 확인할 수 있었다. 이 위에 Histogram 에 의한 추정법을 적용한 경우 전처리의 성능을 10~15% 정도 성능향상을 가져와 도입한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.85-89
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• 2004

최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어 질 수 있다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-GeoMetry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 성인 20명의 개인에 대해 100개의 측정 데이터에 기인한 확인 결과를 제시한다. 인식 과정은 320$\times$240의 이미지로 실험하였고 인식 과정의 결과는 95 %의 적중률과 0.020의 FAR로 나타났다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.105-108
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• 1995

한국에 있는 손님이 한국어 만을 사용하여 일본 호텔을 예약할 수 있도록 해 주는 한일간 자동통역 시연 시스템에 관해 기술하였다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 기본적으로 HMM을 이용하는 화자독립, 약 300단어급 연속음성인식 시스템으로서 전향 언어 모델로 바이그램 언어 모델, 후향 언어 모델로는 의존 문법을 사용하여 N-BEST 문장을 생성해낸다. 실험결과, 단어 인식률은 top1 문장에 대해 약 94.5%, top5 문장에 대해 약 94.7%의 인식률을 얻었다. 인식 시간은 길이가 다른 여러 문장들에 대해 약 0.1~3초가 걸렸다. 기계번역부에서는 음성인식에서 의존 문법을 사용하여 분석된 파싱 결과를 이용, 직접 번역 방식을 채택하여 일본어를 생성한다. 음성 합성부는 반음소를 합서의 기본단위로 하고, 합성방식으로는 주기 파형 분해 및 재배치 방식으로 하였다. 실험 환경은 2 CPU를 장착한 SPARC 20 workstation 이었으며 실시간 특징 추출을 위해 TMS320C30 DSP 보드 1개를 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.574-576
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• 2002

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.547-549
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• 2003

근래 패턴인식 분야에 서포트벡터머신(Support Vector Machine)이 많이 사용되어지고 있다. 서포트벡터머신이 전통적인 패턴인식 방법론에 비해 우수한 성능을 보이고 있지만. 적은 클래스의 숫자, 문자 인식과는 달리 클래스의 수가 많고. 고정되어있지 않은 얼굴인식에서는 새로운 클래스가 등록될때마다 학습을 반복해야 한다. 그러나, 서포트벡터의 특성상 학습시의 계산의 복접성 때문에 실시간 학습은 사실상 불가능하다. 이에 이 논문에서는 서포트벡터머신을 이용한 실시간 얼굴인식 시스템에서의 빠른 학습방법을 제안했다. 이 시스템은 다중 클래스 인식방법 중 일대다(One Per Class)방법을 채택했으며. 캠브리지(Cambridge) ORL 얼굴 데이터를 임의적로 11개의 실험 데이터 셋으로 변형한 후 실험 및 평가해 본 결과 빠른 학습능력을 보임과 동시에 인식률에서도 별 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.617-618
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• 2017

음성인식의 적절한 성능을 구하기 위하여 잡음환경 하에서 최적인 음성의 특징 벡터를 선택할 필요가 있다. 본 논문에서는 위너필터 방법과 인간의 청각계의 특성을 활용한 멜 주파수 켑스트럼 계수를 사용한 음성인식 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 음성의 특징 벡터는 음성 중에서 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 벡터를 추출하는 방법이며, 다층 퍼셉트론 신경회로망에 멜 주파수 켑스트럼 계수를 입력하여 학습시킴으로써 음성인식을 구현한다. 본 실험에서는 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징 벡터를 사용하여 백색잡음이 혼합된 경우에 대하여 음성인식 실험을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.221-223
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• 2021

본 논문에서는 손동작 데이터에서 추출한 데이터를 다변수 시계열 데이터 분류를 자동으로 찾는 NAS 모델에 적용하여 손동작 인식 모델을 찾는 방법을 제안한다. NAS를 통해 모델을 구하는 과정은 프로그래머의 시간과 노력을 절감시켜준다. 손동작 인식을 위해 DHG-14/28 데이터셋과 SHREC'17 Track 데이터셋에 논문에서 제안한 방법을 적용하여 손동작 인식 정확도가 기존의 모델보다 높은 손동작 인식률을 얻음을 실험을 통하여 확인하였다. 실험에서 DHG-14/28 데이터셋의 손동작 인식 정확도는 96.38%, 96.63%, SHREC'17 Track 데이터셋의 정확도는 96.88%, 96.57%를 얻었다.