• 제목/요약/키워드: 인식률

검색결과 3,087건 처리시간 0.037초

신경망 학습과 Higher Order Autocorrelation을 이용한 홍채 인식 시스템 (Iris Recognition System Using Back-Propagation and Higher Order Autocorrelation)

  • 정유정;정채영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
    • /
    • pp.895-898
    • /
    • 2004
  • 본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어난 홍채인식 시스템에 대해 연구하고자 한다. 먼저 홍채인식 시스템의 구현을 위해 신호처리 분야에서 많이 사용되고 있는 wavelet 변환 중 Haar wavelet과 고차 국소 자기 상관 특징을 이용하여 홍채의 특징을 추출하여 특징벡터의 크기를 최소화 하였다. 또, 인식률을 높이기 위해 오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 홍채패턴에 기반한 신원 확인 및 검증을 위한 개선된 방법을 제시하였다. 학습이 완료된 신경망에 대한 학습데이터와 테스트 데이터의 인식률을 실험한 결과 학습된 데이터는 평균 인식률 $97.4\%$, 테스트 데이터는 $95.5\%$의 인식률을 보였다.

  • PDF

Caffe를 이용한 얼굴 인식 파이프라인 모델 구현 (Implementation of Face Recognition Pipeline Model using Caffe)

  • 박진환;김창복
    • 한국항행학회논문지
    • /
    • 제24권5호
    • /
    • pp.430-437
    • /
    • 2020
  • 제안 모델은 얼굴 검출과 랜드마크 및 얼굴 인식 알고리즘을 이용하여 인공신경망으로 학습을 통해 얼굴 예측률과 인식률을 향상하는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 특정 인물의 얼굴 영상에서 랜드마킹을 한 후, 기존에 학습된 Caffe 모델을 이용하여 얼굴검출과 임베딩 벡터 128D를 추출하였다. 학습은 기계학습 알고리즘인 SVM (support vector machine)과 DNN (deep neural network)을 구축하여 학습하였다. 얼굴인식은 학습된 모델을 이용하여 학습된 인물 중 다른 얼굴 영상으로 테스트하였다. 실험 결과, SVM 보다는 DNN으로 학습한 결과가 우수한 예측률과 인식률을 보였다. DNN의 중간층을 증가하게 되면 예측률은 높아지나 인식률이 감소하는 현상이 발생하였다. 이것은 인식하고자 하는 대상이 적음으로써 발생하는 과적합으로 판단된다. 제안 모델은 명확한 얼굴 영상을 추가하여 학습한 결과, 높은 예측률과 인식률의 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 좀 더 많은 얼굴 영상 데이터를 이용함으로써 보다 효과적인 딥러닝 구축을 통해 보다 향상된 인식률과 예측률을 얻을 수 있을 것이다.

기보음소 설정을 위한 음소인식률 이용 방안 연구 (A Study on the method for choosing basic phoneme units based on the phoneme recognition rate)

  • 김호경
    • 한국음향학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
    • /
    • pp.328-335
    • /
    • 1998
  • 한국통신의 음성인식 시스템에서 사용하는 기본 음소의 효율적인 설정을 위하여 음소인식률을 구하고 유사하게 인식되는 음소들의 집합인 cohort set을 구하여, 인식률을 최대로 하는 기본음소 집합을 찾는 방법이다. 실험 방식은 기본음소 59개로부터 시작하여 음소를1개씩 줄여가면서 최대 음소 인식률이 나오도록 하였다. 실험 결과 최고 성능을 나타내는 기본 음소 set을 구할 수 있었다.

  • PDF

유전자 알고리듬을 이용한 DTW 참조패턴 생성에 관한 연구 (A Study on DTW Reference Pattern Creation Using Genetic Algorithm)

  • 서광석
    • 한국음향학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
    • /
    • pp.385-388
    • /
    • 1998
  • DTW를 이용한 음성인식에서는 참조패턴이 인식률에 절대적인 영향을 미치므로 가장 적합한 참조패턴의 생성이 중요한 요인으로 작용한다. 그러므로 인식률 향상을 위해 여러개의 참조패턴을 사용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 게산량의 과다 및 사용 메모리의 증가 등이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 참조패턴의 수를 줄이면서 높은 인식률을 얻기 위해 유전자 알고리듬을 이용하여 보다 우수한 참조패턴을 생성하여 음성인식에 적용하였다. 본 논문에서는 참조패턴 생성을 위하여 훈련에 참가한 자료를 서로 비교하여 DTW 거리값의 누적값이 최소가 되는 데이터를 선정하는 방법, 유전자 알고리듬을 이용한 방법으로 선정하는 방법으로 나누어 실험을 했고, 그 결과 누적값의 최소값을 이용하였을 경우 98.33%의 인식률을 얻을 수 있었던 반면에 유전자 알고리듬을 사용하였을 경우 100%의 화자종속 인식률을 얻을 수 있었다.

  • PDF

한식 관련 분야 전문가들의 한국인 상용 음식과 식품에 대한 인식 (Perception of common Korean dishes and foods among professionals in related fields)

  • 이상은;강민지;박영희;정효지;양윤경;백희영
    • Journal of Nutrition and Health
    • /
    • 제45권6호
    • /
    • pp.562-576
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 식품, 영양, 조리 분야의 전문가를 대상으로 하여 국민건강영양조사 (제4기, 2007~2009년)의 식사섭취자료에서 추출한 총 512종의 상용 음식 및 식품에 대한 한식 인식률을 온라인 설문조사를 통해 살펴보았다. 1) 본 연구에서는 온라인 설문조사에 참여한 한식 관련 분야 전문가 117명의 한식 인식률에 대한 자료를 분석하였다. 한식 인식률은 512종 항목에 대해 '한식이다'라고 응답한 대상자의 비율을 구해 5개 범주 (25% 미만, 25~50% 미만, 50~75% 미만, 75~90% 미만, 90% 이상)로 분류하였고, 국민건강영양조사의 28개 음식군체계에서 '당류'의 '설탕'과 '유지류'의 마요네즈와 참기름은 조리 시 주로 사용되는 용도를 반영해 '장류, 양념류'로 재분류한 후 '유지류'군은 생략하고 '죽 및 스프류'군을 각각 '죽류'군과 '스프류'군으로 분리시킨 28개 음식군으로 체계화하여 분석하였다. 2) 조사대상자들의 일반적 특성을 살펴보면, 성별은 여자가 남자에 비해 7배 정도 많은 것으로 나타났고 (p < 0.0001) 연령은 대부분 40~60세 미만이었다. 전문 분야별 대상자 수는 조리, 영양, 식품 분야 순으로 많았으며, 자신의 전문 분야에 10년 이상 종사한 사람의 비율이 약 90%를 차지하는 것으로 나타났다. 해외거주 기간이 1년 미만인 대상자와 반대로 5년 이상의 장기 해외거주 경험을 가진 대상자들의 비율은 각각 34%, 32%로 비슷하게 나타났다. 3) 조사대상자의 90% 이상이 '한식이다'라고 응답한 음식은 28개 음식군에 포함된 총 512종의 항목 중에 266종으로 52%였다. 각 음식군별로 설문에 제시된 항목 중 '밥류' 43%, '면류 및 만두류' 41%, '죽류' 57%, '국 및 탕류' 90%, '찌개 및 전골류' 86%, '찜류' 93%, '구이류' 50%, '전, 적 및 부침류' 82%, '볶음류' 73%, '조림류' 73%, '나물, 숙채류' 100%, '생채, 무침류' 71%, '김치류' 100%, '젓갈류' 100%, '장아찌, 절임류' 58%, '장류, 양념류' 41%, '곡류, 서류 제품' 50%, '과일류' 6%, '채소, 해조류' 17%, '음료 및 차류' 26%, '주류' 20%, '빵 및 과자류' 3%에 해당하는 항목을 대상자의 90% 이상이 '한식이다'라고 인식하고 있는 것으로 조사되어 나물류, 김치류, 젓갈류의 음식을 우리나라의 대표적 전통 음식이라고 생각하고 있음을 알 수 있었다. 그러나, '튀김류', '수, 조, 어, 육류', '두류, 견과 및 종실류', '유제품류 및 빙과류', '당류', '스프류'는 한식 인식률이 90% 이상인 항목이 없는 것으로 나타났으며, '유제품류 및 빙과류', '당류', '스프류' 항목 대부분은 한식 인식률이 25% 미만인 것으로 나타나 이들 음식군에 대해 대상자들이 '한식이다'라고 인식하는 비율이 매우 낮았다. 4) 대상자의 전문 분야에 따라 512종의 항목에 대한 한식 인식률의 차이가 있는지 분석한 결과 35종 항목에 대해 유의적인 차이를 보였다 (p < 0.05). 한식 인식률에 전문 분야별 유의적 차이가 있었던 35종 항목 중에 조리 분야 전문가들이 나머지 두 분야 전문가들에 비해 높은 한식 인식률을 보인 항목이 더 많았고, 반대로 식품 분야 전문가들이 두 그룹에 비해 상대적으로 낮은 한식 인식률을 보인 항목이 많은 것으로 나타났다. 5) 대상자들의 특성에 따른 한식 인식률을 분석한 결과 해외거주 경험이 한식 인식률에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대상자들을 해외거주 기간에 따라 1년 미만, 1~3년 미만, 3~5년 미만, 5년 이상으로 분류하여 한식 인식률의 차이를 비교했을 때 그룹 간 유의적인 차이를 보였으며 (p < 0.05) 해외거주 기간이 5년 이상인 전문가 그룹에서 512종의 항목 중 '한식이다'라고 응답한 비율이 해외거주 기간이 1년 미만인 그룹에 비하여 유의적으로 낮았다 (p < 0.05). 6) 개별 음식과 식품 단위로 한식 인식률을 살펴보았을 때 만두에서 보듯이 조리방법이나 함께 사용된 주재료 또는 부재료가 한식 인식률에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 떡만둣국, 김치만두, 부대찌개를 예로 살펴보면 90% 이상의 한식 인식률을 보이는 떡과 김치 같은 한식 인식률이 높은 식재료를 같이 사용하여 음식을 조리할 경우 한식 인식률이 높아지는 것으로 나타났다. 위의 연구 결과들을 요약해 보면 식품, 영양, 조리 분야의 전문가들은 떡, 나물, 김치, 젓갈에 대한 한식 인식률이 매우 높았으며 '한식이다'라고 인식하는데 있어서 조리방법과 같이 사용된 식재료에 대해 고려하는 것으로 나타났다. 또한 본인이 종사하는 전문 분야에 따라 일부 음식이나 식품에 대한 한식 인식률에 차이가 있었고 해외거주 경험에 따라 한식이라고 인식하는 음식과 식품의 비율에 차이가 있었다는 사실에 근거해 보았을 때 대상자들의 경력, 지식, 경험과 같은 일반적 특성들이 한식의 인식률에 미치는 영향이 크다고 할 수 있겠다. 따라서 한식이 무엇인지에 대한 설득력 있는 정의를 정립하기 위해서는 본 연구 결과가 다른 한식 관련 전문가들에서도 재현되는지 여부를 검증하는 후속 연구가 필요하며, 더불어 한식이 무엇인지에 대한 보편적인 정의를 내리기 위해서 다양한 계층에서 각기 특성에 따라 한식에 대한 인식에 영향을 미치는 요인을 파악한 후 체계화 시키는 작업이 필요할 것으로 사료된다. 또한 국제교류 증가에 따른 외국의 다양한 식문화와 식재료의 국내 유입 증가와 전세계적으로 활발히 이뤄지는 식품의 유통으로 인해 급격한 식생활 변화가 일어나고 있는 현대 사회에서 우리나라 고유 음식과 식문화를 계승하고 발전시키기 위해서는 다양한 계층에서 이루어진 한식에 대한 인식 연구의 결과를 바탕으로 명확하게 정의되지 않은 한식에 대한 개념을 정립하는 것이 시급할 것으로 사료된다.

고속 필기 한글 주소 인식을 위한 낱자 인식 (Character Recognition for Fast Handwritten Korean Address Reading)

  • 정선화;임길택;송재관;남윤석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
    • /
    • pp.589-592
    • /
    • 2001
  • 본 논문에서는 고속 필기 한글 주소 인식을 위한 낱자 인식기를 제안한다. 인식 대상은 우편번호 여섯 자리에 할당된 주소에 출현 빈도가 높은 필기 한글 469 자이다. 제안된 방법은 낱자 인식 기법을 채택하고 있으며, 인식률과 처리속도를 향상시키기 위하여 2 단계 인식 전략을 채택하였다. 인식기로는 다층퍼셉트론, 최소거리분류기, Subspace 방법을 고려한다. 다층퍼셉트론은 비교적 높은 인식률과 처리속도를 보유하지만 출력값이 확률이 아님으로써 후처리를 필요로 하는 시스템에서 사용하기 어렵다. 최소거리분류기는 간단한 알고리즘으로 처리속도가 높고 확률을 출력하는 장점을 갖지만 인식률이 낮아 활용되기 어렵다. 또한 Subspace 방법은 인식률이 높고 확률을 출력하지만 처리속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 따라서 제안방법에서는 처리속도가 높은 인식기 - 다층퍼셉트론, 최소거리분류기 - 를 사용하여 선인식을 수행한 후, 이 결과를 활용하여 인식 대상을 제한한 후 Subspace 방법을 사용하여 정확하게 인식하는 전략을 도입함으로써, 높은 인식결과를 유지하면서 처리속도를 높이고 후처리에 적합하도록 하였다. PE92 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 제안방법이 한글 469 자에 대하여 비교적 높은 인식률과 처리속도를 갖음을 알 수 있었다.

  • PDF

음성인식 개발 프로젝트 위험 요인에 관한 연구 (A Study on Risk Factors of Speech Recognition Development Project)

  • 김선교;박준호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.733-734
    • /
    • 2020
  • 음성인식은 음향모델, 언어모델, 디코더 등의 기술을 이용한다. 음성인식은 하드웨어와 소프트웨어 구성이 정확하게 설계가 되어야 한다. 음성인식 프로젝트는 인프라 구성과 도입되는 음성인식 엔진도입, 인식률 그리고 시스템과의 연계가 중요하다. 하지만 음성인식 프로젝트는 솔루션 도입으로 인지하고 수행할 경우에는 많은 위험이 발생한다. 이 중 가장 문제가 되는 것이 인식률이다. 본 논문에서 음성인식 개발 프로젝트 수행에 도출되는 인식률을 개선하는 방안을 제시하겠다.

딥 러닝을 이용한 오디오 장르 분류 (Audio genre classification using deep learning)

  • 신성현;장우진;윤호원;박호종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
    • /
    • pp.80-81
    • /
    • 2016
  • 본 논문에서는 딥 러닝을 이용한 오디오 장르 분류 기술을 제안한다. 장르는 music, speech, effect 3가지로 정의하여 분류한다. 기존의 GMM을 이용한 장르 분류 기술은 speech의 인식률에 비해 music과 effect에 대한 인식률이 낮아 각 장르에 대한 인식률의 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 높은 수준의 추상화 과정을 거쳐 더 세분된 학습을 진행한다. 제안한 방법을 사용하면 미세한 차이의 특성까지 학습해 장르에 대한 인식률의 차이를 줄일 수 있으며, 각 장르에 대해 GMM을 이용한 오디오 장르 분류보다 높은 인식률을 얻을 수 있다.

  • PDF

코드북과 VQ 최적화에 의한 음소/고립단어 인식률 분석 (Analysis of Phoneme/Isolated Word Recognition Rate Using Codebook and VQ Optimization)

  • 안홍진;주상현;진원;김기두
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
    • /
    • pp.675-678
    • /
    • 1999
  • 본 논문에서는 음소별 코드북 개수의 선택과 벡터 양자화에 따른 음소 인식률과 고립단어 인식률에 대하여 다룬다. 음성모델은 이산 확률 밀도를 갖는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 사용하였으며, 코드북 생성과 벡터 양자화 알고리즘으로는 K-means 알고리즘과 LBG(Linde, Buzo, Gray) 알고리즘을 사용하였다 음소별 코드북 개수와 벡터 양자화를 최적화함으로써 음소 인식률을 향상시킬 수 있으며, 그 결과 안정된 고립단어 인식률을 얻을 수 있다.

  • PDF

대역폭 변화에 따른 음성 인식률 비교연구 (A Comparative Study of Recognition Rate According to the Variance of Speech Bandwidth)

  • 손일현;도삼주;구명완
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
    • /
    • 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
    • /
    • pp.193-199
    • /
    • 1992
  • 이 논문에서는 123개 단어의 한국어 음성에 대하여 음성의 대역폭 변화에 따른 인식률을 비교하였다. 인식률 비교실험을 위해 hidden Markov model과 음소와 유사한 131개의 한국어 subword 유니트를 사용한 화자독립 격리단어 인식 시스팀을 사용하였다. 이 실험은 대역폭이 각각 0 - 4.5kHz 및 0.3 - 3.3kHz인 두가지 종류의 음성 데이타베이스를 사용하였다. 훈련과정에서 corrective training의 반복회수를 2로 하고 state transition duration 정보를 사용하였을 때, 0 - 4.5kHz 와 0.3 - 3.3kHz 대역폭에 대해 각각 98.8 % 및 98.2 % 의 최고 인식률을 얻었다. 이로부터 전화대역폭에서도 음성인식률은 크게 저하되지 않음을 알 수 있다.

  • PDF