• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.268-272
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• 2009

본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.69-73
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• 2004

화자인식 시스템에서 화자 모델은 여러 세션동안 수집된 많은 양의 데이터 집합으로 등록한다. 많은 양의 데이터 집합은 많은 양의 메모리와 계산을 필요로 할 뿐 아니라, 게다가 사용자가 음성 등록을 위하여 여러 번에 걸쳐서 발성해야 하는 문제점이 있다. 최근, 이러한 문제를 보완하기 위해서 많은 적응 방법들이 제안되었다. 그러나, 여러 세션동안 모아진 데이터 집합은 불규칙한 발성 변화와 잡음 같은 이상치에 취약하고, 그것은 부정확한 화자 모델을 만든다. 본 논문에서는, GMM에 기초를 둔 화자 모델에 이상치들의 영향을 최소화하기 위한 적응 방법을 제안하였다. 강인한 적응은 M-추정의 점진적인 방법으로부터 얻어진다. 화자 모델은 초기에 적은 양의 데이터로 등록되어지고, 각각의 세션에서 얻어진 데이터로 반복적으로 적응시킨다. 실험 결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터 집합으로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하다는 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.466-468
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• 2010

본 논문에서는 다양한 컬러모델 영상을 대상으로 히스토그램의 차이를 이용한 장면 전환 검출 결과를 비교한다. 임계값은 히스토그램의 변화에 따라 변화하는 적응적 임계값 설정 방법을 사용하여 오검출과 미검출의 확률을 줄였다. 점진적인 장면 전환에도 강인한 검출을 위하여 탐색 구간의 변화와 히스토그램의 변화가 급격하게 자주 일어나는 구간의 히스토그램의 변화율을 이용하여 장면 전환을 검출 하는 방법을 제안 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.183-188
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• 2010

본 논문에서는 LoG scale-space를 이용한 그레이스케일 영상에서 연속패턴 라인 중심축 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 LoG의 스케일 크기를 적응적으로 가변하여 라인 중심축을 검출하는 방법이다. 작은 스케일의 LoG 연산자는 라인의 에지점에서 영교차 특성이 나타나며, 영교차점을 중심으로 좌우에 +/- 극성을 가진 극점이 존재하게 된다. 즉 일정한 폭을 가지는 라인은 양쪽 가장자리에서 2개의 +극점을 가지게 된다. LoG의 확산동작을 반복함에 따라 스케일을 증가시키면 +극점은 라인 양쪽 에지영역에서 중심영역으로 이동하여 점진적으로 가까워져서 최종적으로 하나의 극점으로 중첩되어진다. 연속패턴 라인 중심축은 2개의 +극점이 중심영역에서 중첩되는 점이다. 제안하는 방법은 기존의 이진영상에서 적용되는 세선화 방법보다 강인하게 연속패턴 라인 중심축을 검출함을 확인하였다.