This research mainly focuses on intonational characteristics of synchronous English speech. Intonation contours were extracted from 1,848 utterances produced in two different speaking modes (solo vs. synchronous) by 28 (12 women and 16 men) native speakers of English. Synchronous speech is found to be slower than solo speech. Women are found to speak slower than men. The effect size of speech rate caused by different speaking modes is greater than gender differences. However, there is no interaction between the two factors (speaking modes vs. gender differences) in terms of speech rate. Analysis of pitch point features has it that synchronous speech has smaller Pt (pitch point movement time), Pr (pitch point pitch range), Ps (pitch point slope) and Pd (pitch point distance) than solo speech. There is no interaction between the two factors (speaking modes vs. gender differences) in terms of pitch point features. Analysis of sentence level features reveals that synchronous speech has smaller Sr (sentence level pitch range), Ss (sentence slope), MaxNr (normalized maximum pitch) and MinNr (normalized minimum pitch) but greater Min (minimum pitch) and Sd (sentence duration) than solo speech. It is also shown that the higher the Mid (median pitch), the MaxNr and the MinNr in solo speaking mode, the more they are reduced in synchronous speaking mode. Max, Min and Mid show greater speaker discriminability than other features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.12
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pp.5058-5072
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2015
Quaternions have been commonly employed in color image processing, but when the existing pure quaternion representation for color images is used in perceptual hashing, it would degrade the robustness performance since it is sensitive to image manipulations. To improve the robustness in color image perceptual hashing, in this paper a full quaternion representation for color images is proposed by introducing the local image luminance variances. Based on this new representation, a novel Full Quaternion Discrete Cosine Transform (FQDCT)-based hashing is proposed, in which the Quaternion Discrete Cosine Transform (QDCT) is applied to the pseudo-randomly selected regions of the novel full quaternion image to construct two feature matrices. A new hash value in binary is generated from these two matrices. Our experimental results have validated the robustness improvement brought by the proposed full quaternion representation and demonstrated that better performance can be achieved in the proposed FQDCT-based hashing than that in other notable quaternion-based hashing schemes in terms of robustness and discriminability.
A video signature is a set of feature vectors that compactly represents and uniquely characterizes one video clip from another for fast matching. To find a short duplicated region, the video signature must be robust against common video modifications and have a high discriminability. The matching method must be fast and be successful at finding locations. In this paper, a frame-based video signature that uses the spatial information and a two-stage matching method is presented. The proposed method is pair-wise independent and is robust against common video modifications. The proposed two-stage matching method is fast and works very well in finding locations. In addition, the proposed matching structure and strategy can distinguish a case in which a part of the query video matches a part of the target video. The proposed method is verified using video modified by the VCE7 experimental conditions found in MPEG-7. The proposed video signature method achieves a robustness of 88.7% under an independence condition of 5 parts per million with over 1,000 clips being matched per second.
Objective: The aim of this study is to make the taxonomy for classifying diverse touchless gestures and establish the design requirements that should be considered in determining suitable gestures during gesture-based interaction design. Background: Recently, the applicability of touchless gestures is more and more increasing as relevant technologies are being advanced. However, before touchless gestures are widely applied to various devices or systems, the understanding on human gestures' natures and their standardization should be prerequisite. Method: In this study, diverse gesture types in various literatures were collected and, based on those, a new taxonomy for classifying touchless gestures was proposed. And many gesture-based interaction design cases and studies were analyzed. Results: The proposed taxonomy consisted of two dimensions: shape (deictic, manipulative, semantic, or descriptive) and motion(static or dynamic). The case analysis based on the taxonomy showed that manipulative and dynamic gestures were widely applied. Conclusion: Four core requirements for valuable touchless gestures were intuitiveness, learnability, convenience and discriminability. Application: The gesture taxonomy can be applied to produce alternatives of applicable touchless gestures, and four design requirements can be used as the criteria for evaluating the alternatives.
This paper presents an image description and matching scheme using synthetic features for a recommendation service. The recommendation service is an example of smart search because it offers something before a user's request. In the proposed extraction scheme, an image is described by synthesized spatial and statistical features. The spatial feature is designed to increase the discriminability by reflecting delicate variations. The statistical feature is designed to increase the robustness by absorbing small variations. For extracting spatial features, we partition the image into concentric circles and extract four characteristics using a spatial relation. To extract statistical features, we adapt three transforms into the image and compose a 3D histogram as the final statistical feature. The matching schemes are designed hierarchically using the proposed spatial and statistical features. The result shows that each feature is better than the compared algorithms that use spatial or statistical features. Additionally, if we adapt the proposed whole extraction and matching scheme, the overall performance will become 98.44% in terms of the correct search ratio.
Purpose : The purpose of this study is to get higher discriminability of the QSCCII on Taeumin. Methods : I analysed each item response rates on QSCCII of those who had been tested and diagnosed as Taeumin, Soeumin, Soyangin respectively by frequency analysis and reviewed Taeum scale of the current QSCCII by reliabiliry analysis and discriminant analysis. Results : 1. From the 758 results of QSCCII of those who were examined by professors, I made a revised Taeum scale which is consists of 17 items including 14 existing Taeum scale items and 3 new items from the other scales. 2. Reliability of revised Taeum scale is 0.5983, higher than that of existing Taeum scale, 0.5922. This means that revised Taeum scale reflects Taeumin's character more reliably than the existing one. 3. Hit-ratio of revised QSCCII on Taeumin is 60.3%, 2% lower than that of existing QSCCII.
We analyzed the nuclear ribosomal internal transcribed spacer (ITS) sequence of common buckwheat, Fagopyrum esculentum and tartary buckwheat, F. tataricum. The diversity of the nucleotides and haplotypes, Tajima's D, and Fu's Fs was analyzed and compared among the varieties of common buckwheat and tartary buckwheat. The diversity of nucleotides and haplotypes indicated that the buckwheat populations had undergone rapid population expansion but D and Fs did not support their expansion statistically. The phylogenetic analysis of ITS sequences did not clearly establish the phylogenetic relationships between the varieties of common buckwheat. The In/Del sequence of ITS-1 region could, therefore, be used as a DNA marker to distinguish raw or manufactured products derived from common buckwheat and tartary buckwheat.
Multiclass cancer classification has been actively investigated based on gene expression profiles, where it determines the type of cancer by analyzing the large amount of gene expression data collected by the DNA microarray technology. Since gene expression data include many genes not related to a target cancer, it is required to select informative genes in order to obtain highly accurate classification. Conventional rank-based gene selection methods often use ideal marker genes basically devised for binary classification, so it is difficult to directly apply them to multiclass classification. In this paper, we propose a novel method for multiclass gene selection, which does not use ideal marker genes but directly analyzes the distribution of gene expression. It measures the class-discriminability by discretizing gene expression levels into several regions and analyzing the frequency of training samples for each region, and then classifies samples by using the naive Bayes classifier. We have demonstrated the usefulness of the proposed method for various representative benchmark datasets of multiclass cancer classification.
In this paper, we propose a scheme to improve discriminative property in the feature compensation method for robust speech recognition under noisy environments. The estimation of noisy speech model used in existing feature compensation methods do not guarantee the computation of posterior probabilities which discriminate reliably among the Gaussian components. Estimation of Posterior probabilities is a crucial step in determining the discriminative factor of the Gaussian models, which in turn determines the intelligibility of the restored speech signals. The proposed scheme employs minimum classification error (MCE) training for estimating the parameters of the noisy speech model. For applying the MCE training, we propose to identify and determine the 'competing components' that are expected to affect the discriminative ability. The proposed method is applied to feature compensation based on parallel combined mixture model (PCMM). The performance is examined over Aurora 2.0 database and over the speech recorded inside a car during real driving conditions. The experimental results show improved recognition performance in both simulated environments and real-life conditions. The result verifies the effectiveness of the proposed scheme for increasing the performance of robust speech recognition systems.
The purpose of this study is to introduce the effect of attentional focus on performance of task. Previous studies has shown that motor learning can be enhanced by directing performers's attention to the effects of their movements(external focus), rather than to the body movement producing the effects(internal focus). Wulf and colleagues have invoked the 'constrained action hypothesis' to explain the comparative benefits of adopting an external rather than an internal focus of attention. This hypothesis proposed that when performers utilize an internal focus of attention, they may actually constrain or interfere with automatic control processes that would normally regulate the movement, whereas an external focus of attention allows the motor system to more naturally self-organize. Electromyography(EMG) was used to determine neuromuscular correlates of external versus internal focus differences. EMG activity was lower with an external relative to an internal focus. This suggest that an external focus of attention enhances movement economy, and presumably reduces 'noise' in the motor system that hampers fine movement control. Focusing on a more remote effect seems to facilitate the discriminability of the effect from the body movements that produced it and to be more beneficial than focusing on a very close effects. There might be an optimal distance of the effect, at which ti wis easily distinguishable from the body movement but at which it is also still possible for the performer to relate this effect to the movement techniques. Future Studies of motor learning of patient need to accommodate these new finding and account for the role of the learner's attentional focus and its influencing on learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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