In this paper, pattern recognition scheme for EMG signal using artificial neural network is proposed. For manipulating ability, the movements of human arm are classified into several categories EMG signals of appropriate muscles are collected during arm movement. Patterns of EMG signals of each movement are recognized as follows: 1) The features of each EMG signal are extracted. 2) With these features, the neural network is trained by using feedforward error back-propagation (FFEBP) algorithm. The results show that the arm movements can be classified with EMG signals at high accuracy.
The purpose of this study was to apply the signal pattern recognition technique to the digital wireless fire-alarm system and to reduce unwanted fire alarms. In this study, the fire alarms of the K Institute, which operates the largest digital wireless fire-alarm system in Korea, were classified into normal operations and unwanted fire alarms, and these were analyzed and compared with actual fire signals. In addition, by designing a non-fire signal filter and applying it to the K Institute, we confirmed that the monthly unwanted fire alarm rate of all 5,713 detectors decreased sharply. In particular, the unwanted fire alarm rate for flame decreased from 1.09% to 0.11% and the unwanted fire alarm rate for smoke decreased from 0.65% to 0.035%.
This paper presents the novel feature selection method for Emotion Recognition, which may include a lot of original features. Specially, the emotion recognition in this paper treated speech signal with emotion. The feature selection has some benefits on the pattern recognition performance and 'the curse of dimension'. Thus, We implemented a simulator called 'IFS' and those result was applied to a emotion recognition system(ERS), which was also implemented for this research. Our novel feature selection method was basically affected by Reinforcement Learning and since it needs responses from human user, it is called 'Interactive feature Selection'. From performing the IFS, we could get 3 best features and applied to ERS. Comparing those results with randomly selected feature set, The 3 best features were better than the randomly selected feature set.
As the number of reference patterns increase in the text dependant speaker recognition, the recognition performance of the system degrades. So, if reference patterns were decreased the high recognition rate can be obtained. It’s because the speaker recognition can obtain the high discrimination. In this paper, to decrease the number of reference patterns, we choose candidate reference patterns to perform pattern matching with test pattern by high order component of the reflection coefficients of the uttered speech signal Consequently the total recognition rate of the proposed method is about 2% higher than that of the conventional method.
In this paper, we propose two kinds of chaos dimensions, the fuzzy correlation and fuzzy Lyapunov dimensions, for speaker recognition. The proposal is based on the point that chaos enables us to analyze the non-linear information contained in individual's speech signal and to obtain superior discrimination capability. We confirm that the proposed fuzzy chaos dimensions play an important role in enhancing speaker recognition ratio, by absorbing the variations of the reference and test pattern attractors. In order to evaluate the proposed fuzzy chaos dimensions, we suggest speaker recognition using the proposed dimensions. In other words, we investigate the validity of the speaker recognition parameters, by estimating the recognition error according to the discrimination error of an individual speaker from the reference pattern.
This study proposes th analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaos feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaos time series signal analyze quantitatively weld defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaosity resulting from distance shifts such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaosity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative chaos feature extraction, feature values of 4.511 and 0.091 in the case of side hole and 4.539 and 0.115 in the case of vertical hole were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaos feature extraction in this study can enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as side hole and vertical hole.
As new car technology is developing, temporal interaction is needed in automotive. Rhythmic pattern is one of the practical examples of temporal interaction in vehicle. To recognize rhythmic pattern and its input medium, dictionary learning is applicable algorithm. In this paper, performance and memory requirement of the learning algorithm is tested and is sufficiently good for use this acoustic sound.
Gesture recognitions needed for various applications and is now gaining in importance as one method of enabling natural and intuitive human machine communication. In this paper, we propose a real time hand-signal recognition system in 3-dimensional space performs robust, real-time tracking under varying illumination. As compared with the existing method using classical pattern matching, this system is efficient with respect to speed and also presents more systematic way of defining hand-signals and developing a hand-signal recognition system. In order to verify the proposed method, we developed a virtual driving system operated by hand-signals.
This paper describes a signal recognition method for diagnosing the rotating machinery using wavelet-aided Self-Organizing Feature Map(SOFM). The SOFM specialized from neural network is a new and effective algorithm for interpreting large and complex data sets. It converts high-dimensional data items into simple order relationships with low dimension. Additionally the Learning Vector Quantization(LVQ) is used for reducing the error from SOFM. Multi-resolution and wavelet transform are used to extract salient features from the primary vibration signals. Since it decomposes the raw timebase signal into two respective parts in the time space and frequency domain, it does not lose either information unlike Fourier transform. This paper is focused on the development of advanced signal classifier in order to automatize vibration signal pattern recognition. This method is verified by the experiment and several abnormal vibrations such as unbalance and rubbing are classified with high flexibility and reliability by the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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