• Title/Summary/Keyword: 잡음 패턴

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Merging Context Information and Recognition Result for Robust Speech Recognition in Noisy Environments (잡음 환경에서의 강인한 음성인식을 위한 문맥 정보와 음성인식 결과의 융합)

  • Song, Won-Moon;Kim, Eun-Ju;Kim, Myung-Won
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.733-735
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    • 2005
  • 최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

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Line Segment Detection Algorithm Using Improved PPHT (개선된 PPHT를 이용한 선분 인식 알고리즘)

  • Lee, Chanho;Moon, Ji-hyun;Nguyen, Duy Phuong
    • Journal of IKEEE
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    • v.20 no.1
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    • pp.82-88
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    • 2016
  • The detection rate of Progressive Probability Hough Transform(PPHT) is decreased when a lot of noise components exist due to an unclear or complex original image although it is quite a good algorithm that detects line segments accurately. In order to solve the problem, we propose an improved line detecting algorithm which is robust to noise components and recovers slightly damaged edges. The proposed algorithm is based on PPHT and traces a line segments by pixel and checks of it is straight. It increases the detection rate by reducing the effect of noise components and by recovering edge patterns within a limited pixel size. The proposed algorithm is applied to a lane detection method and the false positive detection rate is decreased by 30% and the line detection rate is increased by 15%.

A Pattern Recognition Based on Co-occurrence among Median Local Binary Patterns (중간값 국소이진패턴 사이의 동시발생 빈도 기반 패턴인식)

  • Cho, Yong-Hyun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.26 no.4
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    • pp.316-320
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    • 2016
  • In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.

Design of the Noise Suppressor Using Wavelet Transform (웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거기 설계)

  • 원호진;김종학;이인성
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.20 no.7
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    • pp.37-46
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    • 2001
  • This paper proposes a new noise suppression method using the Wavelet transform analysis. The noise suppressor using the Wavelet transform shows the more effective advantages in a babble noise than one using the short-time Fourier transform. We designed a new channel structure based on spectral subtraction of Wavelet transform coefficients and used the Wavelet mask pattern with more higher time resolution in high frequency. It showed a good adaptation capability for babble noise with a non-stationary property. To evaluate the performance of proposed noise canceller, the informal subjective listening tests (Mos tests) were performed in background noise environments (car noise, street noise, babble noise) of mobile communication. The proposed noise suppression algorithm showed about MOS 0.2 performance improvements than the suppression algorithm of EVRC in informal listening tests. The noise reduction by the proposed method was shown in spectrogram of speech signal.

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Discovery and Recommendation of User Search Patterns from Web Data (웹 데이터에서의 사용자 탐색 패턴 발견 및 추천)

  • 구흠모;양재영;홍광희;최중민
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.287-296
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    • 2002
  • 웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.

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Recognition of printed hangul text using circular pattern vectors (원형 패턴 벡터를 이용한 인쇄체 한글 인식)

  • Jeong, Ji Ho;Choe, Tae Yeong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.38 no.3
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    • pp.33-33
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    • 2001
  • 본 논문에서는 단일 글꼴에 의존하는 원형 패턴 벡터(circular pattern vectors)를 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 인쇄체 한글 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 2진 형태론(binary morphology)을 이용하여 입력 문자에 존재하는 잡음(noise)을 제거한 후, 원형 패턴벡터를 추출한다. 추출된 원형 패턴 벡터는 주어진 문자의 무게 중심을 원의 중심으로 하여 그린 여러 원주 상에 위치한 공간적인 분포 값을 나타내는 것이다. 마지막으로, 실험 문자는 기준 원형 패턴 벡터와 실험 원형 패턴 벡터간의 거리가 최소가 되는 기준 문자로 인식하게 된다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 크기 변화와 회전 변형이 있는 완성형 바탕체 한글 2,350자를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 고리 투영 알고리즘보다 크기 변화와 회전 변형이 있는 한글 인식에 있어서 우수함을 보였다.

Pattern Spectrum Component Function and Warning Traffic Sign Recognition (패턴 스펙트럼 성분 함수와 주의 교통 표지 인식)

  • 김회진;장강의;최태영
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.22 no.3
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    • pp.401-409
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    • 1997
  • In this paper, a pattern spectrum component function is introduced for an oriented shape analysis and its properties are discussed. It can represent directional information of shape more precisely than the conventional oriented pattern spectrum. An adaptive distance function between two pattern spectrum component functions is presented to recognize different shapes in noise. As a practical application, the pattern spectrum component function is applied to warning traffic sign recognitions utilizing the adaptive distance functions. Favorable results are obtained compared to the oriented pattern spectrum.

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A Study on ART1 Algorithm by Using Enhanced Similarity Test and Dynamical Vigilance Threshold (개선된 유사성 검증 방법과 동적인 경계 변수를 이용한 ART1 알고리즘에 관한 연구)

  • 민지희;홍제형;김재용;김광백
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.193-197
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    • 2003
  • 기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈(norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.

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A study on Voice Recognition using Model Adaptation HMM for Mobile Environment (모델적응 HMM을 이용한 모바일환경에서의 음성인식에 관한 연구)

  • Ahn, Jong-Young;Kim, Sang-Bum;Kim, Su-Hoon;Hur, Kang-In
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.11 no.3
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    • pp.175-179
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    • 2011
  • In this paper, we propose the MA(Model Adaption) HMM that to use speech enhancement and feature compensation. Normally voice reference data is not consider for real noise data. This method is not to use estimated noise but we use real life environment noise data. And we applied this contaminated data for recognition reference model that suitable for noise environment. MAHMM is combined with surround noise when generating reference patten. We improved voice recognition rate at mobile environment to use MAHMM.

Optical Wavelet POfSDF-FSJTC for Scale Invariant Pattern Recognition with Noise (잡음을 갖는 물체의 크기불변인식을 위한 광 웨이브렛 POfSDF-FSJTC)

  • Park Se-Joon;Kim Jong-Yun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.4 no.4
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    • pp.205-213
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    • 2004
  • In this paper, we proposed a wavelet phase-only filter modulation synthetic discriminant function joint transform correlator(WPOfSDF-JTC) for scale invariant pattern recognition, and an improved algorithm to reduce the filter synthesis time. Computer simulation showed that the proposed filter has better SNR than CWMF if input image has random noise and the improved synthesis algorithm can reduce the iteration time. We used frequency selective JTC to solve the problem of the optical alignment and eliminate the autocorrelation and crosscorrelation between each input image.

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