최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어하기 위한 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모델 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사 결정트리를 이용해 사용자 별 인식모델을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.
나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
최근 생체 인식 시스템의 보급과 함께, 생체 인식 시스템의 인증 정확도 외에 생체 데이터와 생체 인식 시스템 자체의 보안성, 그리고 개인의 프라이버시 보호에 대해 요구가 증가되고 있다. 생체 데이터와 생체 인식 시스템의 보안성 증대를 위해서는 다양한 기술이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 (과기부지정 ERC) 생체인식센터에서 중점적으로 연구하고 있는 생체 정보 보호 기술에 대하여 소개한다. 이러한 생체 정보 보호 기술에는 생체정보가 도난 되었을 경우 그 피해를 최소화하기 위해 원래의 생체정보를 그대로 저장하는 것이 아니라 이를 바꾸어 변환된 생체정보를 저장하고 사용하는 생체 정보 변환 기술이 있다. 또한, 원래의 생체정보가 유출되고 이를 이용하여 위조 생체 등을 만들어 공격할 경우를 대비할 수 있는 위조 생체 검출 기술이 있으며, 생체정보의 유출된 출처를 찾기 위해 생체정보에 소유 책임기관 등을 표시하는 데이터 은닉 기법이 연구되고 있다. 이 외에 생체정보를 이용하여 일반적인 암호화 알고리즘에 사용되는 키를 은닉하고 생체정보를 통해 인증된 사용자에 한하여 키를 사용하도록 하는 방법도 본 논문에서 소개한다. 끝으로 이러한 생체 정보 보호 기술을 이용하여 생체 인식 시스템의 보안성을 향상시키는 방법에 대하여 논의한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.39-42
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1998
음성인식기능을 이용한 지도정보 검색 시스템의 실용화를 위하여 독자적인 지도검색 알고리즘을 구현하여 기존의 GIS 용 검색툴을 이용함으로서 소요되는 비용을 최저화하면서도 어느 정도의 검색속도를 유지할 수 있는 음성구동지도검색시스템 구현을 위해 개발한 검색엔진의 성능 평가 실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 지도정보 검색시스템은 크게 음성인식부, 지도검색부로 나눌 수 있으며, 음성인식부에서는 유한상태오토마타에 의한 구문 제어를 통하여 OPDP 법으로 대상 단어의 인식을 수행하고, 지도검색부에서는 기존의 시스템에 사용된 OLE 기법에 기저한 Mapinfo 툴을 이용하지 않고, Visual C++를 이용한 독자적인 알고리즘을 구성하여 지도자료를 읽어 들이도록 구성하였다. 평가결과, 사무실 환경하에서 지도검색용 68단어를 대상으로 실시한 on-line test에서 검색 대상 단어인식률은 98.02%를 얻었으며, 이 때 해당지도를 화면에 나타내는데 걸리는 시간은 평균 18.2초가 소요되었다.
본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 SoC를 이용한 임베디드 시스템에 리눅스 OS 환경을 구축하고 번호판 인식 시스템을 구현하여 그 성능을 측정하였다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판을 검출하고 검출된 번호판을 보정 한 뒤 각 문자들에 대해 인식을 한다. 번호판 검출 방법으로는 레이블링 기법과 숫자의 특징을 이용하여 검출하였다. 검출된 번호판의 표기되어 있는 숫자들은 각각의 좌표가 있다. 이러한 숫자들의 좌표를 비교하여 영상을 보정하고 템플릿 매칭을 통해 인식을 한다. 그 결과로 번호판의 검출율은 96%, 문자 인식률은 73%, 숫자 인식률은 97%로 나타났다. 인식 시스템은 기존의 PC기반이 아닌 임베디드 보드에서 측정 되었으며 총 인식시간은 약 0.66초가 소요되었다.
본 연구는 USB카메라를 통해서 얻은 동전 영상을 가지고 디지털 영상처리 기법을 적용하여 동전을 인식하고 동전별 분류를 하는 기법을 제안 및 개발한다. 본 작품은 가정에서도 동전을 계산할 때, 쉽고 빠르게 계산할 수 있는 편의성을 제공해 주는 장점을 가지고 있다. 본 작품의 개발을 위해서 USB 카메라를 사용하였고, 동전의 크기 및 색깔별 분류를 위하여 디지털 영상처리 기법을 사용하였다. 마지막으로, 제안한 작품의 완성도 및 신뢰성 검증을 위하여 MATLAB을 이용하여 분류 기준에 따른 정확도를 모의실험 하였고, 또한 MATLAB과 일반 PC를 이용하여 동전 분류 시스템을 제작하였다.
최근 한국어 문서에는 한국어뿐만 아니라 외래어 표기 등이 혼합되어 사용되고 있다. 외래어 표기는 한 단어에 대해 한 개만 존재하는 것이 아니라 여러 개의 다른 표기로 사용되고 있다. 이러한 표기상 불일치는 하나의 단어가 다른 개념으로 인식되어 정보검색 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 따라서 정보검색 시스템의 성능 향상을 위해 여러 외래어 표기를 같은 개념으로 인식하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 자모 혼동행렬을 기반으로 한 유사 외래어 표기 검출 기법을 제안한다. 제안한 기법에 따라 유사 외래어 표기를 검출해줌으로써 정보검색 시스템의 성능을 향상할 수 있다.
본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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