본 논문은 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서, 음향에너지 이외에도 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인하도록 함으로써, 외부의 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위하여 시도한 것이다. 먼저, PC용 화상카메라를 통하여 영상을 획득하고, 입술움직임 여부가 식별된다. 그리고 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세스와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서는 공유메모리에 저장되어 있는 데이터를 확인함으로써 사람의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부를 확인하게 된다. 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 화상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력까지 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 화상카메라에 대면하지 않고 발성하면 음성인식 결과를 출력하지 않는 것을 확인하였다. 이는 음향에너지가 입력되더라도 입술움직임 영상이 확인되지 않으면 음향잡음으로 간주하도록 한 것에 따른 것이다.
본 논문에서는 여러 사람이 참여하는 영상 회의에서 입술 움직임 정보를 이용하여 화자를 검출하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역에서 이전 프레임과의 변화량을 계산하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 두 대의 CCD카메라를 사용하였으며, RS-232C시리얼 포트를 이용하여 PTZ 카메라를 제어한다. 실험 결과 3인 이상의 입력 동영상에서 얼굴의 기울어짐에 무관하게 화자를 검출할 수 있었으며 최초 기준 영상에서 화자를 클로즈업하는데 약 4∼5초 정도의 시간이 소요되었다. 또한 320${\times}$240 크기의 얼굴 영역 화면과 전체적인 배경 화면을 동시에 제공하므로 영상회의 및 인터넷 방송 등과 같은 영상 전송 시스템에서 보다 효율적인 의사 전달이 가능하게 하였다.
본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
Purpose: Cleft lip and/or palate is the most common congenital facial anomaly whose incidence is about 1 in 500~1000 live births. As this anomaly may be associated with the serious chromosomal anomalies or the multiple organ abnormalities resulting in the fetal loss or perinatal maternal morbidity and mortality, careful prenatal counseling with early and accurate detection is important. Although conventional prenatal ultrasound(US) examination in midterm pregnancy has been applied for screening of cleft lip, there are definite limitations in the diagnosis of accompanying cleft palate or alveolar cleft. We applied high-resolution 3D US along the serial axial, coronal and sagittal plane so that we could diagnose the cleft palate and/or alveolar cleft in fetuses with cleft lip. Methods: From May 2005 to September 2005, 20 fetuses with cleft lip were examined with prenatal 3D US. Average maternal age was 28.8 years old(24-35 years old), and average gestational age was 24.8 weeks(17.6 to 34.2 weeks). Consecutive axial, coronal and sagittal multislice view were obtained via prenatal 3D US examination and diagnosis of cleft palate and/or alveolar cleft in cleft lip fetuses was followed. Results: With noninvasive and safe prenatal 3D US examination, 17 of 20 cleft lip fetuses were demonstrated to have cleft palate and/or alveolar cleft. Prenatal counseling according to the result was made. Conclusion: Existing prenatal US examination is suitable for screening the cleft lip fetuses but has limitation in identifying the related existence of cleft palate and/ or alveolar cleft. Authors verify the presence of cleft palate and/or alveolar cleft acquiring the successive multislice axial, coronal, and sagittal view with prenatal 3D US examination. Therefore, prenatal 3D US examination could be regarded as a noninvasive and secure screening modality in fetuses with cleft lip for confirming whether cleft palate and/or alveolar cleft is accompanied.
현재 음성인식 분야에서는 잡음이 심한 환경에서 음성 인식률을 향상시킬 수 있는 바이모달의 한 형태인 립리딩 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 립리딩 연구에 있어서 가장 중요한 것은 정확한 입술 이미지를 찾아내는 것이다. 그러나 조명변화, 화자의 발음습관, 입술 모양의 다양성, 입술의 회전과 크기 변화 등의 환경 변화 요인 때문에 안정적인 성능을 예측하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 보다 안정적 성능을 얻기 위해 시간영역에서 이미지를 임펄스 응답 필터링을 수행을 통해 향상된 인식성능을 보였다. 또한 본 연구에서는 입술 전체 영상을 대상으로 처리하는 립리딩 기법의 사용으로 인해 발생하는 데이터 용량 증가를 고려해 영상의 정보는 손실하지 않고 그 특징만을 추출하여 데이터의 양을 줄일 수 있는 주성분 분석을 전처리 과정으로 사용하였다. 본 연구에서는 영상정보만을 사용하여 음성인식 성능 관찰을 위해 자동차 내에서 서비스가 가능한 22단어를 선정하여 인식실험을 하였다. 이 단어들의 인식 성능을 비교하기 위하여 음성 인식 알고리듬으로 잘 알려진 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 실험결과 PCA(Principal component Analysis)하였던 경우 립리딩이 64%의 인식률을 보인 반면, 시간영역필터를 립리딩에 적용시 72.7%로 인식률의 향상을 보였다.
Han, Hyun Ho;Choi, Eun Jeong;Kim, Ji Min;Shin, Jong Chul;Rhie, Jong Won
Archives of Plastic Surgery
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제43권2호
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pp.153-159
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2016
Background The prenatal ultrasound detection of cleft lip with or without cleft palate (CL/P) and its continuous management in the prenatal, perinatal, and postnatal periods using a multidisciplinary team approach can be beneficial for parents and their infants. In this report, we share our experiences with the prenatal detection of CL/P and the multidisciplinary management of this malformation in our institution's Congenital Disease Center. Methods The multidisciplinary team of the Congenital Disease Center for mothers of children with CL/P is composed of obstetricians, plastic and reconstructive surgeons, pediatricians, and psychiatrists. A total of 11 fetuses were diagnosed with CL/P from March 2009 to December 2013, and their mothers were referred to the Congenital Disease Center of our hospital. When CL/P is suspected in the prenatal ultrasound screening examination, the pregnant woman is referred to our center for further evaluation. Results The abortion rate was 28% (3/11). The concordance rate of the sonographic and final diagnoses was 100%. Ten women (91%) reported that they were satisfied with the multidisciplinary management in our center. Conclusions Although a child with a birth defect is unlikely to be received well, the women whose fetuses were diagnosed with CL/P on prenatal ultrasound screening and who underwent multidisciplinary team management were more likely to decide to continue their pregnancy.
Kim, Jong Han;Kang, Hye Ree;Kim, Su Yeong;Ban, Ji-Eun
Clinical and Experimental Pediatrics
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제61권2호
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pp.43-48
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2018
Purpose: Human adenovirus infection mimics Kawasaki disease (KD) but can be detected in KD patients. The aim of this study was to determine the clinical differences between KD with adenovirus infection and only adenoviral infection and to identify biomarkers for prediction of adenovirus-positive KD from isolated adenoviral infection. Methods: A total of 147 patients with isolated adenovirus were identified by quantitative polymerase chain reaction. In addition, 11 patients having KD with adenovirus, who were treated with intravenous immunoglobulin therapy during the acute phase of KD were also evaluated. Results: Compared with the adenoviral infection group, the KD with adenovirus group was significantly associated with frequent lip and tongue changes, skin rash and changes in the extremities. In the laboratory parameters, higher C-reactive protein (CRP) level and presence of hypoalbuminemia and sterile pyuria were significantly associated with the KD group. In the multivariate analysis, lip and tongue changes (odds ratio [OR], 1.416; 95% confidence interval [CI], 1.151-1.741; P=0.001), high CRP level (OR, 1.039; 95% CI 1.743-1.454; P= 0.021) and sterile pyuria (OR 1.052; 95% CI 0.861-1.286; P=0.041) were the significant predictive factors of KD. In addition, the cutoff CRP level related to KD with adenoviral detection was 56 mg/L, with a sensitivity of 81.8% and a specificity of 75.9%. Conclusion: Lip and tongue changes, higher serum CRP level and sterile pyuria were significantly correlated with adenovirus-positive KD.
본 논문에서는 피부색 정보와 눈, 입의 위치를 찾아 실시간으로 얼굴을 인식하는 랩을 제안한다. 먼저 노이즈를 제거하여 얼굴 후보 영역을 지정한다. 지정된 얼굴 후보 영역에서 눈과 입을 찾고, 찾은 눈과 입 사이의 영역에서 에지를 탐색하여 코의 존재 유무를 검증하고 이를 바탕으로 얼굴인지 판단하는 절차를 따른다. 제안한 기법은 피부색 검출을 위해 YCbCr 을 이용하여 피부 영역을 찾고 지정한 피부 영역에서 노이즈를 제거한 후, Eye Map의 EyeMapC 연산을 통해 눈을 Lip Map을 통해 입을 찾는다. 찾아낸 눈과 입의 사이의 영역에서 Canny Edge 연산을 수행하여 코의 존재 유무를 판단하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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