• 제목/요약/키워드: 고유공간

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Robust Feature Normalization Scheme Using Separated Eigenspace in Noisy Environments (분리된 고유공간을 이용한 잡음환경에 강인한 특징 정규화 기법)

  • Lee Yoonjae;Ko Hanseok
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제24권4호
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    • pp.210-216
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    • 2005
  • We Propose a new feature normalization scheme based on eigenspace for achieving robust speech recognition. In general, mean and variance normalization (MVN) is Performed in cepstral domain. However, another MVN approach using eigenspace was recently introduced. in that the eigenspace normalization Procedure Performs normalization in a single eigenspace. This Procedure consists of linear PCA matrix feature transformation followed by mean and variance normalization of the transformed cepstral feature. In this method. 39 dimensional feature distribution is represented using only a single eigenspace. However it is observed to be insufficient to represent all data distribution using only a sin91e eigenvector. For more specific representation. we apply unique na independent eigenspaces to cepstra, delta and delta-delta cepstra respectively in this Paper. We also normalize training data in eigenspace and get the model from the normalized training data. Finally. a feature space rotation procedure is introduced to reduce the mismatch of training and test data distribution in noisy condition. As a result, we obtained a substantial recognition improvement over the basic eigenspace normalization.

Face Recognition Using View-based EigenSpaces (시점 기반 고유공간을 이용한 얼굴 인식)

  • 김일정;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.458-460
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    • 1998
  • 본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

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Comparison of Natural Frequency of Domestic and Foreign Long-spaned Structure (국내외 장스팬 구조물의 고유진동수 비교)

  • Yoon, Sung-Won;Park, Yong
    • Journal of Korean Association for Spatial Structures
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    • 제9권1호
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    • pp.79-85
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    • 2009
  • As a recent spatial structure have become long-spaned and light, stiffness of out-plane is reduced significantly. Due to this, it is necessary to calculate natural frequency correctly to check if structure is flexible or vortex-induced vibration is occurred. However, formula of frequency in domestic and foreign spatial structure has not been performed deeply. In this study, approximated formula obtained by eigenvalue analysis of seven domestic spatial structure is compared with two suggestions based on Japanese standard and formula by measurement of 28 spatial structure in Japan. Natural frequency of roof has a tendency to be reduced as the span of structure increases. Natural frequency of domestic structure is generally less than that of analysis and measurement of spatial structure in Japan. Therefore, it is confirm that roof of domestic spatial structure is relatively rather flexible than that of Japan.

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Feature Extraction on High Dimensional Data Using Incremental PCA (점진적인 주성분분석기법을 이용한 고차원 자료의 특징 추출)

  • Kim Byung-Joo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • 제8권7호
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    • pp.1475-1479
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    • 2004
  • High dimensional data requires efficient feature extraction techliques. Though PCA(Principal Component Analysis) is a famous feature extraction method it requires huge memory space and computational cost is high. In this paper we use incremental PCA for feature extraction on high dimensional data. Through experiment we show that proposed method is superior to APEX model.

Design of foot parameter measurement system in 3D Point cloud (3D 점군 데이터에서의 발 고유 변인 검출 시스템 설계)

  • Yun, Jeongrok;Kim, Un Yong;Kim, Hoemin;Chun, Sungkuk
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.695-696
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    • 2021
  • 최근 다양한 연령층과 직업군들 사이에서 기능성 신발에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기능성 신발 및 맞춤형 신발은 높은 가격대와 긴 제작 시간이 필요하다. 이러한 문제점은 3D 스캐너 도입으로 해결이 가능하나, 정확한 발 형상 측정이 가능한 3D 스캐너는 고가의 장비이기 때문에 매장별 보급이 어렵다. 본 논문은 기능성 신발의 보급을 위하여 저가형 3D 스캐너에서 정확한 발 고유 변인을 측정할 수 있는 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 이를 위해 저가형 Depth Camera를 이용한 저가형 3D 스캐너의 발 형상 3D 점군 데이터를 2차원으로 변형하고, 발 형태를 감싸는 최소 사각형(Min Area Rect)를 형성하여 발 안쪽점 및 발 가쪽점을 추정한다. 생성된 최소 사각형과 발 안쪽점 및 발 가쪽점 등은 발 고유 변인 측정의 기준이 된다. 실험 결과에서는 측정 기준을 이용하여 발 고유 변인인 발 길이, 발 너비, 발꿈치 너비, 발꿈치에서 발안쪽점 및 발 가쪽점 길이 등 5가지 고유 변인을 측정하는 것을 보여준다.

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Adaptive Eigensubspace Estimation Algorithm for Direction Finding Problem (입사각 추정을 위한 고유 부공간 적응 추정 알고리듬)

  • 성하종;박영철;이충용;윤대희
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제17권4호
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    • pp.42-50
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    • 1998
  • 본 논문에서는 Gram-Schmidt 구조와 Inverse Power Method를 이용한 고유 부공간 추정 방법을 제안하고 입사각을 추정하는 문제에 적용하여 성능을 평가하였다. 그리고, 어레 이 센서들이 가운데를 중심으로 대칭으로 배열되어 있을 때, 전후방 GS 필터를 이용한 향 상된 고유 부공간 방법을 제안하였다. 그리고, 제안한 방법들을 제한조건을 갖는 gradient search 방법과 비교하였다.

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A Study on the relationship between natural frequency and span of Spatial Structure (대공간 구조물의 고유진동수와 스팬의 상관관계)

  • Yoon, Sung-Won;Park, Yong
    • Proceeding of KASS Symposium
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    • 한국공간구조학회 2008년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.155-158
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    • 2008
  • As the span of spatial structure is getting longer, the law frequency of the structure makes the wind-induced response much increased. However, there are lots of hardships to establish the economical structural systems due to the fact that an relative equation between the frequency and the span of the domestic spatial structures is not existed in the stage of the basic planning design. Therefore, among the large-span structures, this paper focused on the relationship between the frequency and the span of the world-cup stadium built in 2000s. The relative equation between the frequency and span is compared with the data measured in Japan. Moreover, we are willing to provide the basic study by suggesting the summary equation in this paper.

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(Color Eigen-Space Analysis for Efficient Face Image Classification) (효과적인 얼굴 영상 분류를 위한 컬러 고유 공간 분석)

  • 김경수;최형일
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.195-200
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    • 1997
  • 영상을 분류한다거나 물체를 인식하는 방법들은 대부분 흑백 영상에 대한 것이다. 그 이유는 기존의 분류 방법에 어떻게 컬러 정보를 결합시킬 것인가 하는 문제를 쉽게 해결하지 못하거나 처리하는데 훨씬 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 연구에서는 컬러 영상들을 분류하기 위하여 기존의 고유 백터를 컬러 공간에 이용할 수 있는 방법을 제안하고, 이 고유 백터를 이용하여 컬러 얼굴 영상에 대한 분류 실험을 통해 여러 가지 특징에 대한 고유 백터를 영상 분류에 이용할 수 있음을 보였다.

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Inspection of Coin Surface Defects using Multiple Eigen Spaces (다수의 고유 공간을 이용한 주화 표면 품질 진단)

  • Kim, Jae-Min;Ryoo, Ho-Jin
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • 제11권3호
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    • pp.18-25
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    • 2011
  • In a manufacturing process of metal coins, surface defects of coins are manually detected. This paper describes an new method for detecting surface defects of metal coins on a moving conveyor belt using image processing. This method consists of multiple procedures: segmentation of a coin from the background, alignment of the coin to the model, projection of the aligned coin to the best eigen image space, and detection of defects by comparison of the projection error with an adaptive threshold. In these procedures, the alignement and the projection are newly developed in this paper for the detection of coin surface defects. For alignment, we use the histogram of the segmented coin, which converts two-dimensional image alignment to one-dimensional alignment. The projection reduces the intensity variation of the coin image caused by illumination and coin rotation change. For projection, we build multiple eigen image spaces and choose the best eigen space using estimated coin direction. Since each eigen space consists of a small number of eigen image vectors, we can implement the projection in real- time.

Design of a foot shape extraction system for foot parameter measurement (발 고유 변인 측정을 위한 발 형상 추출 시스템 설계)

  • Yun, Jeongrok;Kim, Hoemin;Kim, Unyong;Chun, Sungkuk
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.421-422
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    • 2020
  • 발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.

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