Since 1960, there has been growing recognition that the moving images reveal the 'realistic illusion(L'illusion r$\acute{e}$aliste)' rather than the reality itself and many theorists and film directors have tried to suggest the methodology to solve the problem of verisimilitude of the moving images. In this paper, we describe through the case analysis of the practical use of 'off-screen space' as a methodology which actualize the reality in documentaries, by minimizing the 'suture' effect which occurs the problem of verisimilitude, based on the theories of Bazin and Burch. We, consequently, believe that the application of the 'off-screen space' could be one of the appropriate possibility for the successful representation of reality in documentaries.
HMM Speech recognition systems have a few weaknesses, including failure to recognize speech due to the mixing of environment noise other voices. In this paper, we propose a speech feature extraction methode using CHMM for extracting selected target voice from mixture of voices and noises. we make use of channel similarity and correlate relation for the selective speech extraction composes. This proposed method was validated by showing that the average distortion of separation of the technique decreased by 0.430 dB. It was shown that the performance of the selective feature extraction is better than another system.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.67-70
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1998
본 논문에서는 단어독립 음성인식 시스템을 위한 음성인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 때 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 본 연구에서는 단어독립 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하 평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
In this paper, we propose a method for the postprocessing of cursive script recognition in Wine Label Images. The proposed method mainly consists of three steps: combination matrix generation, character combination filtering, string matching. Firstly, the combination matrix generation step detects all possible combinations from a recognition result for each of the pieces. Secondly, the unnecessary information in the combination matrix is removed by comparing with bigram of word in the lexicon. Finally, string matching step decides the identity of result as a best matched word in the lexicon based on the levenshtein distance. An experimental result shows that the recognition accuracy is 85.8%.
The context-awareness is one of the core technologies in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a case-based music recommendation system. Our proposed system consists of Intention Module and Recommendation Module. The Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. Then, the Recommendation Module selects songs from the songs that are listened by similar users in similar context, and recommends them to the user. The results showed that our proposed system outperformed the traditional case-based music recommendation system in accuracy by about 9% point.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.12
no.5
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pp.415-427
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1987
This paper presents an experimental model-based vision system which can identify and locate objects in scenes containing multiple occluded parts. The objects are assumed to be rigid and planar parts. In any recognition system the-type of objects that might appear in the image dictates the type of knowledge that is needed to recognize the object. The data is reduced to a sequential list of points or pixels that appear on the boundary of the objects. Next the boundary of the objects is smoothed using a polygonal approximation algorithm. Recognition cosists in finding the prototype that matches model to image. Now the hidden edge is reconstructed by transition model objects into occluded objects. The best match is obtained by optimising some similarity measure.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.426-429
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2011
영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.224-229
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1999
In the field of speech recognition, the research area can be classified into the following two categories: one which is concerned with the development of phoneme-level recognition system, the other with the efficiency of word-level recognition system. The resonable phoneme-level recognition system should detect the phonemic boundaries appropriately and have the improved recognition abilities all the more. The traditional LPC methods detect the phoneme boundaries using Itakura-Saito method which measures the distance between LPC of the standard phoneme data and that of the target speech frame. The MFCC methods which treat spectral transitions as the phonemic boundaries show the lack of adaptability. In this paper, we present new speech recognition system which uses auto-correlation method in the phonemic boundary detection process and the multi-layered Feed-Forward neural network in the recognition process respectively. The proposed system outperforms the traditional methods in the sense of adaptability and another advantage of the proposed system is that feature-extraction part is independent of the recognition process. The results show that frame-unit phonemic recognition system should be possibly implemented.
Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. If the system tries to track or recognize the unknown face continuously, it can be more hard problems. In this paper, we propose the method to track and to recognize the face of the unknown person on video sequences using linear combination of nonlinear manifold models that is constructed in the system. The arbitrary input face has different similarities with different persons in system according to its shape or pose. Do we can approximate the new nonlinear manifold model for the input face by estimating the similarities with other faces statistically. The approximated model is updated at each frame for the input face. Our experimental results show that the proposed method is efficient to track and recognize for the arbitrary person.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.241-250
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2019
Road signs are guide facilities for road users, and the Ministry of Land, Infrastructure and Transport has established and operated a system to enhance the convenience of managing these road signs. The role of road signs will decrease in the future autonomous driving, but they will continue to be needed. For the accurate mechanical recognition of texts on road signs, automatic road sign recognition equipment has been developed and it has applied image-based text recognition technology. Yet there are many cases of misrecognition due to irregular specifications and external environmental factors such as manual manufacturing, illumination, light reflection, and rainfall. The purpose of this study is to derive location-based destination names for finding misrecognition errors that cannot be overcome by image analysis, and to improve the automatic recognition of road signs destination names by using Levenshtein similarity verification method based on phoneme separation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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