• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.96-100
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• 2006

고립단어 인식기의 오 인식 단어를 거절하기 위한 방법으로 정규화 신뢰도가 제안되어 논문 [1-2]에서 성공적으로 적용된 바 있다. 그러나 정규화 신뢰도의 성능 측정을 위해 고정된 단어 셌을 대상으로 실험을 하였다. 본 논문에서는 정규화 신뢰도를 가변어휘 음성인식 영역에 적용하여 신뢰도의 거절성능을 밝히고 특히, 벡터양자화기를 이용하여 미 출현 트라이 폰의 문제를 극복하는 방법을 제안한다. 이때 정규화 신뢰도는 트라이 폰 신뢰도들의 통계적 특징(평균과 표준편차)을 사용한다. 가변어휘 인식실험 결과음소 단위의 정규화방법이 트라이 폰 기반 정규화방법에 비하여 우수한 성능을 보였으며 이러한 결과는 논문 [1-2]의 결과와는 상이한 것으로 트라이 폰 기반 정규화 방법이 미 출현 트라이 폰에 대하여 강인하지 못하다는 점을 시사하고 있다. 따라서 정규화 신뢰도가 음소 또는 트라이 폰에 상관없이 기준 신뢰도인 RLTC 신뢰도 [3]에 비하여 우수한 성능을 보였으며 가변어휘 인식에서도 동작함을 확인 할 수 있었다.

• 한국인쇄학회지
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• 제5권1호
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• pp.33-45
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• 1987

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.383-396
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• 2009

뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.477-486
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• 2008

얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.353-362
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• 2012

건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.580-582
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• 2000

본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.452-454
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• 2000

동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.782-787
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• 2007

본 논문은 Givens 회전시킨 입력벡터들을 이용하여 오차 제곱을 최소화하는 고속 알고리즘을 정규화하는 D(Diagonal)-QR-RLS 알고리즘을 제안하고 특징을 해석한다. 이 알고리즘은 계산량이 O(N)이다. 또한 직접적으로 TDL 필터의 계수를 구할 수 있는 장점이 있다. 그리고 제안된 정규화 알고리즘은 NLMS 알고리즘과 유사한 형태를 취하지만 NLMS 알고리즘 보다 우수한 수렴특성을 가지고 있음을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-109
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• 2007

본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.