• 제목/요약/키워드: 특징파리미터

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MFCC 특징 파라미터를 이용한 인식 알고리즘 (Recognition Algorithm using MFCC Feature Parameter)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.773-774
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    • 2016
  • 배경잡음은 음성신호의 특징을 왜곡하기 때문에 음성인식 시스템의 인식율 향상의 방해요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서의 음성인식을 실시하기 위해서, 신경회로망과 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속음성 식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 본 알고리즘을 사용하여 배경잡음이 섞인 음성신호에 대하여 음성인식의 식별율 개선을 실현할 수 있도록 연구를 진행하며, 본 알고리즘이 유효하다는 것을 실험을 통하여 명백히 한다.

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불변하는 스케일-아핀 특징 점을 이용한 평면객체의 위치 추정 (Planar-Object Position Estimation by using Scale & Affine Invariant Features)

  • 이석준;정순기
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.795-800
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    • 2008
  • 카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.

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Superquadric 과 CSG에 기반한 3차원 모델링 (3D object Modeling based on Superquadrics and Constructive Solid Geometry)

  • 김대현;이선호;김태은;최종수
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.149-152
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    • 2000
  • 3차원 물체 형상 모델링은 인식에 있어서 중요한 역할을 차지하고 있다. 기존의 픽셀(pixel)기반 영상표현은 물체 고유의 유기적 구조를 반영할 수 없고, 에지(edge)나 기반 물체 표현법은 물체의 자세한 표현이 가능하지만 물체인식을 위해서는 많은 양의 속성들을 만들어내게된다. 따라서 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 파리미터를 이용하여 3차원 정보를 효과적으로 얻을 수 있는 superquadric과 이를 기본 단위로 한 CSG(Constructive Solid Geometry) tree를 이용하여 3 차원 물체 형상모델링에 대해서 기술한다.

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개량된 음성매개변수를 사용한 지속시간이 짧은 잡음음성 중의 배경잡음 분류 (Background Noise Classification in Noisy Speech of Short Time Duration Using Improved Speech Parameter)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.1673-1678
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    • 2016
  • 음성인식처리 분야에서 배경잡음으로 인하여 음성입력이 배경잡음으로 잘못 판단되는 원인이 되어 음성인식율의 저하를 초래한다. 이러한 종류의 잡음대책은 단순하지 않으므로 보다 고도한 잡음처리기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경 중에서 정상적인 배경잡음 혹은 비정상적인 배경잡음과 지속 시간이 짧은 음성을 구별하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 다른 종류의 잡음과 음성을 구별하는 중요한 수단으로서 개량된 음성의 특징파리미터를 사용한다. 다음으로 다층퍼셉트론 네트워크에 의하여 잡음의 종류를 추정하는 알고리즘에 대해서 기술한다. 본 실험에서는 잡음과 음성이 구별이 가능하도록 실험적으로 확인하였다.

JPEG2000에서 ROI 코딩 품질에 영향을 미치는 요소의 성능 평가 (A Performance Evaluation of Factors Influencing the ROI Coding Quality in JPEG2000)

  • 강기준;김현주;이점숙
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.197-206
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    • 2006
  • 정지 영상 압축 표준인 JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI) 코딩이다. JPEG2000은 다양한 ROI 기법과 ROI 파리미터를 제공하는데, 이것을 특정 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 적절한 값을 선택해야 한다. 본 논문에서는 JPEG2000 성능에 영향을 미치는 ROI 코딩 기법과 ROI 파라미터가 ROI 품질과 전체 영상 품질에 어떤 영향을 미치는지를 평가한다. 평가에 사용된 ROI 기법은 Maxshift 방법과 Implicit 방법이며 평가된 파라미터는 타일 크기와 ROI 크기, 코드블록의 크기, DWT 분해 레벨의 수, ROI 중요도가 사용된다. 타일 크기가 크면 품질은 좋아지며, ROI가 크면 품질은 떨어지며, 코드블록은 Maxshit와 Implicit 모두에서 $32{\times}32$가 최고의 품질을 보이며, ROI 중요도가 커지면 품질은 떨어지고, 분해 레벨의 수가 증가할수록 품질은 떨어진다.

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Vision-based Real-time Lane Detection and Tracking for Mobile Robots in a Constrained Track Environment

  • Kim, Young-Ju
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권11호
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    • pp.29-39
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    • 2019
  • 실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.