• Title/Summary/Keyword: 인식 비교

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Combinations Method and Parallel Pipeline Multiple Recognizer Structure for Recognizing Unconstrained Handwritten Numerals (무제약 필기체 숫자를 인식하기 위한 병렬 파이프라인 다중 인식기의 구조와 결합 방법)

  • 최용호;이호현;조범준
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.223-228
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    • 2002
  • 숫자를 인식하는 방법에는 여러 가지가 있지만 단일 인식기를 구성하는 경우보다 다중 인식기를 이용하는 방법이 뛰어나다는 연구 발표가 있었다. 그래서 다중 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 다중 인식기를 이용하는 방법에는 크게 직렬 조합형과 병렬 조합형이 있는데, 직렬 조합형은 인식기를 파이프라인 처럼 구성하여 순차적으로 인식하는 방법이고, 병렬조합형은 인식기를 병렬로 구성하여 인식기들의 결과를 조합하여 얻어내는 방법이다. 본 논문에서는 무제약 필기체 숫자를 인식하기 위한 병렬 파이프라인 다중 인식기의 구조와 결합 방법을 제안 하고자 한다. 조선대학교 필기체 숫자 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 방법보다 비교적 높은 인식률을 나타내었다.

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Fixed-Point Modeling and Performance Analysis of a Face Recognition Algorithm For Hardware Design (SoC 하드웨어 설계를 위한 얼굴 인식 알고리즘의 고정 소수점 모델 구현 및 성능 분석)

  • Kim, Young-Jin;Jeong, Yong-Jin
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.44 no.1
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    • pp.102-112
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    • 2007
  • This paper includes an analysis of face recognition algorithm to design hardware and presents fixed point model in accordance with it. Face recognition algorithm detects the positions of face and eyes to make use of their feature data to detect and verify human faces. It distinguishes a particular user by means of comparing them with registered face features. To implement the face recognition algorithm into hardware, we developed its fixed point model by analyzing face feature parameters, face acquisition data, and feature detection parameters and operation structure.

Performance Evaluation of Multimodal Biometric System for Normalization Methods and Classifiers (균등화 및 분류기에 따른 다중 생체 인식 시스템의 성능 평가)

  • Go, Hyoun-Ju;Woo, Na-Young;Shin, Yong-Nyuo;Kim, Jae-Sung;Kim, Hak-Il;Chun, Myung-Geun
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.4
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    • pp.377-388
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    • 2007
  • In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.

Comparative Analysis of Climate Change Adaptation-related Recognition between Public Officials and Citizens - Focused on ChungCheongBukDo-Province - (기후변화 적응에 대한 공무원 및 도민의 인식 비교 분석 - 충청북도를 중심으로 -)

  • Ban, Yong Un;Go, In Chul;Baek, Jong In
    • Journal of the Korean Regional Science Association
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    • v.33 no.4
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    • pp.19-28
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    • 2017
  • This study has intended to perform comparative analysis of climate change adaptation-related recognition between public officials and citizens in ChungCheongBukDo-Province, Korea. To reach this goal, we identified difference between the two groups by prioritizing target group's adaptation policies for climate change, and analyzing climate change adaptation-related recognition in each sector. Climate change adaptation policies can have great policy utility when the boundaries between policy makers and detainees are blurred. Therefore, this study has suggested some measures to reduce the recognition gaps between the target groups by analyzing the characteristics of the groups.

Face recognition rate comparison using Principal Component Analysis in Wavelet compression image (Wavelet 압축 영상에서 PCA를 이용한 얼굴 인식률 비교)

  • 박장한;남궁재찬
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.41 no.5
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    • pp.33-40
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    • 2004
  • In this paper, we constructs face database by using wavelet comparison, and compare face recognition rate by using principle component analysis (Principal Component Analysis : PCA) algorithm. General face recognition method constructs database, and do face recognition by using normalized size. Proposed method changes image of normalized size (92${\times}$112) to 1 step, 2 step, 3 steps to wavelet compression and construct database. Input image did compression by wavelet and a face recognition experiment by PCA algorithm. As well as method that is proposed through an experiment reduces existing face image's information, the processing speed improved. Also, original image of proposed method showed recognition rate about 99.05%, 1 step 99.05%, 2 step 98.93%, 3 steps 98.54%, and showed that is possible to do face recognition constructing face database of large quantity.

Analysis on the reliability of PCA-based face recognition (PCA를 이용한 얼굴인식 기법의 신뢰도에 관한 분석)

  • Cho, Hyun-Jong;Kang, Min-Koo;Moon, Seung-Bin
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.101-102
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    • 2008
  • 얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.

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The Implementation of Continuous Digit Recognition Using DSP (DSP를 이용한 연속숫자 음성 인식기 구현)

  • Lee Seong-Kwon;Lim Young-chun;Seo Jun-Bae;Jung Hyun-youl
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.93-96
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    • 2004
  • 본 논문은 TMS320C5501 16bit DSP를 적용한 실시간 화자독립 연속 숫자인식기의 구현에 관해 서술한다. 하드웨어 모듈의 구성은 TMS320C5501 300MHz DSP, 코덱으로는 TLV320AIC1103, SDRAM, 외부장치와의 인터페이스를 위한 HPI, Uart, MIC, SPK Out 단자로 구성되었다. 음성인식 알고리즘은 HM-Net 방식을 사용하였고 고정소수점 연산처리 방식으로 C를 이용한 최적화 작업을 수행하였으며 스트리밍 방식의 인식 방법으로 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 숫자 인식에 사용한 모델은 41음소에 기반한 트라이폰을 학습하였으며, 특징 파라미터로는 LPCMEL 20차를 사용하였다. 임베디드 시스템의 실시간 음성인식 시스템 구성에 중점을 두었으며 PC상에서의 성능과 비교해 볼때 본 DSP 상에서 500단어, 50문장의 인식을 평균 1.5초 전후로 인식하도록 하였으며 간단한 연결 단어 인식을 수행하는데 무리 없음을 보여준다. 특별히 한국어 연속숫자 부분에 중점을 두었고, 본 연구에서 구현된 연속 음성인식 시스템에 사용된 숫자 인식에서 음절 바이폰 모델에 대하여 $92.92\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.

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A comparative study on welfare and volunteer perception between social workers and volunteers (사회복지 기관종사자와 자원봉사자 간 복지인식 및 자원봉사인식 비교)

  • Jeong, Mee-Kyung
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.361-362
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    • 2017
  • 본 연구는 사회복지실천 현장의 주요 공급자인 사회복지 기관종사자와 자원봉사자의 복지와 자원봉사활동에 대한 인식을 조사 분석함으로써 양자 간 상호 인식의 유사점과 차이점을 알아보는 것이 목적이다. 설문조사 기간은 2016년 5월 24일부터 5월 30일까지이며, 사회복지 기관종사자 179명, 자원봉사자 186명 등 365명을 조사한 설문지를 최종분석에 활용하였다. 연구결과, 첫째, 양자 간 복지인식과 자원봉사인식에 있어서 일치하는 부분도 일부 있지만, 대부분 상당한 인식 격차가 존재하였다. 둘째, 양자는 서로 협력하고 연대해야 한다는 인식에 대한 양자 간의 높은 일치성은 서로 간에 더 활발한 교류와 합의의 가능성을 열어 놓고 있었다. 셋째, 양자 간의 복지인식과 자원봉사인식은 사회복지서비스를 제공할 때에 어떤 유형으로든 영향을 미칠 수 있는 중요한 매개변수 역할을 할 것으로 나타났다. 넷째, 양자 간의 인식이 어떠한지에 따라 양자는 서로 영향을 받을 것으로 예측되었다. 다섯째, 양자 간 인식 결과들은 서로 존재하면서, 서로에 대한 관심이 미약했다고 할 수 있다.

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Performance Evaluation of Large Vocabulary Continuous Speech Recognition System (대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능평가)

  • Kim Joo-Gon;Chung Hyun-Yeol
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.99-102
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    • 2002
  • 본 논문에서는 한국어 대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능향상을 위하여 Multi-Pass 탐색 방법을 도입하고, 그 유효성을 확인하고자 한다. 연속음성 인식실험을 위하여, 최근 실험용으로 널리 사용되고 있는 HTK와 Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 음성인식 시스템의 비교 실험을 수행한다. 대어휘 연속음성 인식 시스템에 사용한 언어 모델은 ARPA 표준 형식의 단어 N-gram 언어모델로, 1-pass에서는 2-gram 언어모델을, 2-pass 에서는 역방향 3-gram 언어모델을 이용하여 Multi-Pass 탐색 방법으로 인식을 수행한다. 본 논문에서는 Multi-Pass 탐색 방법을 한국어 연속음성인식에 적합하게 구성한 후, 다양한 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 전화망을 통하여 수집된 잡음이 포함된 증권거래용 연속음성 데이터 베이스를 이용한 연속음성 인식실험에서 HTK가 $59.50\%$, Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 시스템은 $73.31\%$의 인식성능을 나타내어 HTK를 이용한 연속음성 인식률 보다 약 $13\%$의 인식률 향상을 나타내었다.

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Post-Processing of Speech Recognition Using User Utterance Sequential Pattern (사용자 발화 순차패턴을 이용한 음성인식 후처리)

  • Song, Won-Moon;Kim, Eun-Ju;Kim, Myung-Won
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.709-711
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    • 2005
  • 최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

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