• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.348-355
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• 2010

음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타, 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논하고 그에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 히스토그램 매칭, 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, 선형마스크, DCT, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출하였다. 실험결과, 제안된 방법에 의해 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약21%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다.