• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2006.06a
• /
• pp.29-32
• /
• 2006

본 논문에서는 기존의 생체인식에서 사용하지 않았던 방법으로 개인의 치열 영상을 이용하는 생체 인식 방법을 제안한다. 제안한 치열 인식 시스템은 데이터의 중복성 제거와 관측벡터의 차원 감소를 위하여 2D-DCT를 특징 파라미터로 사용하고, 음성인식 및 얼굴인식 분야에서 사용하는 EHMM 기술을 사용한다. EHMM은 3개의 super-state로 구성되며 각각의 super-state는 3개, 5개, 3개의 상태를 갖는 1D-HMM으로 구성된다. 치열인증 시스템의 성능 평가는 모델 훈련에 사용하지 않은 치열 영상으로 인식 실험하여 평가한다. 치열인식 실험에는 남자 10명과 여자 10명에 대하여 각각 10개의 이미지로 구성된 총 200개의 치열 영상을 사용한다. 치열인식 실험에서 제안한 치열인식 시스템의 인식률은 98.5%를 보였고, 참고문헌 [4]의 EHMM을 사용한 얼굴인식 시스템이 갖는 98%와 대등한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.83-86
• /
• 2012

RFID는 국가 신성장 동력 분야로서 미래 성장성이 매우 클 것으로 예상되며, 이미 물류관리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 RFID리더의 인식률은 95%~98%대에 머무르고 있어, 오 인식된 2%~5%의 처리를 위하여 많은 시간과 자본이 투입되어야 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 하드웨어의 인식률의 한계를 극복하고 보다 정교한 인식시스템을 구축할 수 있도록 화상인식을 통해 사물의 개수를 파악하는 기술을 RFID기술에 접목한 융합 시스템을 제안하고자 한다. 구체적으로는 RFID 리더기를 통해 물품의 개수를 파악하고, 이와 더불어 화상인식 기술을 이용하여 사물의 개수를 파악한다. 이때 두 개의 서로 다른 방법으로 인식한 사물의 개수를 비교하여, 동일하면 그 인식 결과를 신뢰하고, 그렇지 않은 경우 RFID전파의 출력세기 및 카메라 촬영각도 등을 보정하여 RFID 인식률을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 현재 개발이 진행 중인 이 시스템의 구성, 상호연동 알고리즘 및 구현방법에 대해 설명하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.310-316
• /
• 2013

Biometric techniques have been widely used for various areas including criminal identification due to their reliability. However, they have some drawbacks when the biometric information is divulged to illegal users. This paper proposed multimodal biometric system using a real fuzzy vault by RN-ECC for protecting fingerprint and face template. This proposed method has some advantages to regenerate a key value compared with face or fingerprint based verification system having non-regenerative nature and to implement advanced biometric verification system by fusion of both fingerprint and face recognition. From the various experiments, we found that the proposed method shows high recognition rates comparing with the conventional methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.447-448
• /
• 2018

라벨인식과 같은 광학 문자 인식은 영상처리를 활용한 컴퓨터 비전의 대표적인 연구분야이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 라벨인식 시스템을 고안하였다, 생산 라인에 적용되는 라벨인식 시스템은 인식 속도가 중요하기 때문에 기존의 R-CNN기반의 딥러닝 신경망보다 월등히 빠른 오브젝트 검출 시스템 YOLO를 활용하여 문자를 학습 및 인식 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 기존 시스템에 근접하는 문자인식 정확도를 제공하고 자동으로 문자영역을 검출 가능하며, 라벨의 인쇄불량을 판독하도록 하였다. 또한 개발, 배포, 적용이 한번에 가능한 프레임워크를 통하여 생산현장에서 발생하는 다양한 이미지 처리에 활용될 전망이다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.421-424
• /
• 2001

개별적인 인식기를 하나의 단일 인식 시스템으로 구성하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 공용인식시스템의 성능향상을 위해 온라인 필기에서 전역적인 정보를 추출할 수 있는 비트맵 파라미터 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방식에서는 고속의 파라미터 추출을 위해 보간법을 이용한 재샘플링 과정 대신에 새로운 시간열을 구성하는 방식을 이용한다. 제안한 비트맵 파라미터를 본 연구실에서 개발한 음성/문자 공용인식 시스템에 적용하기 위하여 67개의 자소를 5상태 10천이 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델로 구성한 다음 인식알고리즘으로서는 상태단위로 지속 시간 정보를 제어하는 OnePassDP법을 이용하였다. 실험결과, 제안한 방법을 이용한 경우, 자소인식률은 61.3%에서 85.3%로 24%의 인식률 향상을 가져왔으며, 글자인식률은 64.3%에서 82.2%로 17.9%의 인식률 향상을 가져와 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.27 no.12
• /
• pp.951-959
• /
• 2000

본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.81-84
• /
• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.589-591
• /
• 2001

음성인식은 여러 분야에 적용될 수 있지만 지능형 장난감에 적용된 사례를 보면 다른 시스템에서 적용된 경우와 같이 높은 인식률이 요구된다. 하지만 음성인식의 기능만으로 지능형 장난감의 기능이 다양성을 가지지 못한다. 음성인식기능 뿐만 아니라 다른 여러 가지의 기능을 가진 지능형 장난감의 소프트웨어를 개발하는 것이 다른 시스템과의 차별성을 두는 것이 된다. 본 논문에서는 이 Intelligent Toy에 내장될 음성인식 등의 여러 가지의 기능을 가진 Software를 구현하는 방법 및 결과를 제시한다. 대표적 기능인 음성인식은 화자종속이고 그 인식률은 99%의 높은 인식률을 얻었다. 그외에도 음성합성, 음악합성, 음성녹음 및 재생 등의 기능구현을 하였다. 음성인식을 가진 Intelligent Toy 계열의 시스템과 같은 잡음 환경 하에서 인식률을 비교해 볼 때 그 결과가 우수함을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.5-12
• /
• 1994

This paper proposes One Stage MSVQ/DP method for word recognition system university administration branch names are selected for the recognition experiment and 10 LPC cepstrum coefficients is used as the feature parameter. Besides the speech recognition experiments by proposed method, for comparision with it, we perform the experiments on the same data by Level Building DTW and One Stage DP method. The Recognition rates with the LBDTW and the One Stage method are $83.3\%$ and $87.5\%$, but the recognition rate with the proposed method is $91.6\%$.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.35-41
• /
• 2017

In This Paper, We Propose the Development of a Medical Questionnaire Recognition System using Vision Technology. The Proposed System is Able to Accurately Recognize and Effectively Process a Large Number of Questionnaires used in Community Health Surveys in the Medical and Health Fields. The System Consists of Questionnaire Scanning, Answer Recognition and Error Data Processing, Result Data Verification, Image Storage and DB Construction, and Analysis of Questionnaire Results. Unlike Existing Systems, This System is Free from the Form of Questionnaires used, and Enables Accurate Recognition by Processing Various Markings and Erroneous Markings. Experimental Results Show that the Proposed System has 98.9% Recognition rate.