본 논문에서는 형태정보를 이용한 지문인식 알고리즘의 단점인 오인식율을 최소화 하고, 출입관리 시스템에 적용이 가능하도록 블록별 화소방향성분을 이용한 지문의 동일성 판별 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 지문영상을 16개의 블록으로 나누고 각각의 블록들에 대하여 $0^{\circ},\;45^{\circ},\;90^{\circ},\;135^{\circ}$의 방향성분을 갖는 총 64개의 특징 파라미터를 추출하였다. 그리고 추출된 기준지문과 입력지문의 특징 파라미터들에 대한 멤버쉽 함수를 계산하고, 퍼지 추론을 이용한 두 지문의 동일성을 판별하였다. 동일성 판별에 사용한 지문은 성인의 지문 중 성별, 모양에 관계없이 서로 다른 100개의 지문을 가지고 오인식율을 평가하였으며 100개의 지문을 각각 10개씩 추가로 입력받아 오거부율을 평가하였다. 실험결과 오인식율은 4,950회의 실험을 수행하였으며 평균 $0.34\%$를 나타내었고, 오거부율은 1,000회의 실험을 수행하였으며 평균 $3.7\%$ 결과를 나타내었다. 따라서 제안한 알고리즘이 인식율 및 보안성에서 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
화자확인에서 화자내 변이, 잡음환경, 그리고 학습환경과 인식 환경의 불일치는 화자확인 시스템이 실용화될 수 없는 가장 큰 원인이다. 본 연구에서는, 실제 환경에 강인한 화자 확인 시스템의 구현에 초점을 맞추어 음성 전처리 과정인 잡음환경에 강인한 끝점추출 알고리즘, 잡음제거 및 마이크특성 보상기법, LPG(Linear Predictive Coefficient)켑스트럼 가중치에 의한 화자간 변별력 향상 기법을 제안한다. 실험 결과, LPC잔차신호(residue)를 이용한 끝점추출 알고리즘을 사용한 경우 약 17.65% 가량의 끝점 추출 에러율을 향상시켰으며, 제안한 잡음제거 및 마이크특성 보상기법을 사용한 경우 다른 마이크 환경에서 화자 오인식율이 약 36.93% 가량 개선되었다. 또한, 제안한 LPC켑스트럼 가중치에 의한 화자간 변별력 향상 기법은 평균 화자 오인식율을 약 6.515% 향상시켰다.
음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.
디지털 음성 통신에서 송신하는 음성 패킷의 전송 에러율을 알면 송신 채널 상황에 적합한 압축 동작을 통하여 전체 통신의 품질을 향상시킬 수 있다. 그러나 현재의 이동통신과 인터넷 통신에서는 음성 패킷의 전송 에러정보를 알려주는 프로토콜이 지원되지 않는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 채널의 전송 에러 정보를 음성 패킷에 삽입하여 실시간으로 전달하는 방법을 제안한다. 제안하는 채널 에러 정보 삽입 방법은 ACELP (algebraic code-excited linear predictin) 코드벡터의 펄스 위치의 상관 관계를 이용하며, 이를 통하여 추가정보 삽입에 의한 음질 저하를 막고 오인식율을 줄일 수 있다. 다양한 음성 데이터를 이용하여 제안한 방법의 성능을 측정하였으며 음질의 저하가 거의 발생하지 않고 정보의 검출 능력과 오인식율에서 만족할 만한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 마이크 입력레벨 조절기의 구현과 이를 이용한 인식률의 향상을 다룬다. 마이크를 통한 음성 입력이 너무 작거나 너무 크면 인식률에 직접 영향을 미치므로 인식에 적합한 입력레벨로 조절할 필요가 있다. 자동 입력레벨 조절기의 구현을 위해 고려할 사항을 연구했으며, 이를 통해 PC환경의 입력레벨 조절기를 구현했다. 수집된 음성 데이터베이스는 켑스트럼 평균차감법(CMS)을 이용하여 채널왜곡을 보상했으며, 구현된 조절기를 이용하여 실험한 결과, 이용하지 않은 경우에 비해 약 50%의 오인식율을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 ART 신경회로망의 성능을 개선하기 위해, 불필요한 클러스터의 생성과 변화를 억제하여 효율적인 패턴 분류가 가능하도록 하는 학습 알고리즘을 제안한다. 또한, 패턴 분류의 정확성을 향상시키기 위해 한글의 구조적 특징을 이용한 위치추출 알고리즘을 적용하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 현재 학습되는 패턴과 최초 패턴간의 일치도를 비교한 후 리세트 시스템을 작동케 한다. 그 결과, 신경회로 망은 이미 입력되었던 패턴이 다시 입력되어도 새로운 클러스터의 생성을 방지하여 오인식율을 줄이게 된다.
본 논문에서는 음성신호의 프랙탈 차원을 이용하여 한국어 모음인식 실험을 수행하였다. 프랙탈 차원은 Minkowski-Bouligand 차원을 사용하였으며, 형태학적 커버링(morphological covering) 방법을 이용하여 구하였다. 프렉탈 차원과 더불어 기존에 우수한 음성 인식 파라메타로 알려져 있는 LPC 켐스트럼(cepstrum)을 함께 사용하였으며, 프랙탈 차원의 음성인식에의 유용성 여부를 조사하였다. 다양한 자음환경에서의 모음인식 실험결과, LPC 켐스트럼 만을 사용하는 경우 및 프렉탈 차원과 LPC 켐스트럼을 함께 사용하는 경우의 모음 오인식율이 각각 5.6% 및 3.2%로 얻어졌다. 이는 LPC 켑스트럼에 프렉탈 차원을 추가함으로써 오인식되는 데이터가 40%이상 감소되는 결과이며, 프랙탈 차원이 음성인식에 있어서 유용한 특징 파라메터임을 보여준다.
지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 본 논문에서는 다양한 생체인식시스템 중, 통계 지문 인식 정합 방법인 지문의 특이점 을 사용한다. 좌표를 기준으로서 유사성 거리 측정을 하고, 그리고 특정한 각도, 통계 배포 판에 따라서 지문 인식 모델을 찾는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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