본 연구는 구강안면통증 환자의 음성적 특징과 청각 환경에 따른 음성적 변화를 살펴보기 위한 것이다. 구강안면통증 환자 29명과 정상인 31명을 대상으로 그들의 일반 음성과 청각 조건(소음, 음악)에서의 음성 파라미터들을 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 구강안면통증 환자는 정상인의 음성과 비교해 낮은 F0(Hz) 값과 높은 jitter(%), shimmer(%)값을 가져 정상인에 비해 낮고 불안정한 음성 특징(feature)을 나타내었다. 2. 구강안면통증 환자의 음성은 소음 환경과 비교해 음악 환경에서 낮은 F0(Hz)값과 shimmer(%)값을 가져 보다 이완되고 안정된 음성 특징을 나타내었다. 3. 정상인의 음성은 소음 환경에서 높은 F0(Hz)값을 가졌으나 음악, 소음 환경에 따른 특징적인 차이를 나타내지 않았다. 이상의 결과를 통해 구강안면통증 환자는 정상인의 음성과 비교해 특징적인 차이를 보였으며 외부적인 청각 환경에도 다른 반응 양상을 나타내었다. 따라서 구강안면통증 환자들의 기능적 장애를 보다 효율적으로 치료하기 위해서는 음악과 같은 긍정적인 정서 환경이 제공되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.
Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.
본 논문에서는 Active Shape Models(ASM)과 상태기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제시한다. ASM을 이용하여 하나의 입력 영상에 대한 얼굴요소특징점들을 정합하고, 그 과정에서 생성되는 모양변수벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양변수벡터 집합을 세 가지 상태 중 한 가지를 가지는 상태벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 표정별 표정변화에 따른 변화영역의 차이를 고려한 새로운 유사도 측정치를 제안한다. 공개데이터베이스 KCFD에 대한 실험에서는 제안한 측정치와 기존의 이친 측정치를 사용한 k-NN의 인식률이 k가 1일 때 각각 89.1% 및 86.2%을 보임으로써, 제안한 측정치가 기존의 이진 측정치보다 더 높은 인식률을 나타내는 것을 보인다.
Home health care with compact wearable units sounds to be a convenient solution for the elderly people living independently. This paper presents a method to detect fall from the other activities of daily living and also to classify those activities. This kind of ambulatory monitoring enables them to get an emergency help in the case of the fatal fall event and can provide their general health status by observing the activities being performed in daily life. A tri-axial accelerometer sensor is used to get the acceleration anomalies associated with the user's movements. The three axis acceleration data are transferred to the base station sensor node via an IEEE 802.15.4 compliant zigbee module. The base station sensor node sends the data to base station PC for an offline processing. This work shows the feature set preparation using the principal component analysis (PCA) for the designing of neural network. The work includes the most common activities of daily living (ADL) like Rest, Walk and Run along with the detection of fall events from ADL. The angle from the vertical is found to be the most significant feature parameter for classification of fall while mean, standard deviation and FFT coefficients were used as the feature parameter for classifying the other activities under consideration. The accuracy for detection of fall events is 86%. The overall accuracy for ADL and fall is 94%.
본 연구는 통계적 속성에 기반한 질감특징값 분석을 바탕으로 뇌 전산화단층촬영 영상에서 정상과 뇌경색의 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 질감특징값을 나타내는 6개의 파라미터를 이용한 질환인식률 평가와 ROC curve를 분석하였다. 그 결과 평균밝기 88%, 대조도 92%, 평탄도 94%, 균일도 88%, 엔트로피 84%의 높은 질환인식률을 나타내었다. 하지만 왜곡도의 경우 58%로 다소 낮은 질환 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.886(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 컴퓨터보조진단을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 음석인식 시스템을 구현함에 있어서 잡음의 영향에 강인한 특성을 가지는 효과적인 음성특징 파라미터에 대해 제안한다. ASR(Automatic Speech Recognition)에 사용되는 가장 기본적인 파라미터인 MFCC와 DCT를 이용한 DCTCs를 기본적인 파라미터로 설정하였다. 또한, 음성의 변이구간에 대한 정보를 가지도록 Cepstrum을 재구성한 delta-Cepstrum, delta-delta-Cepstrum 파라미터를 제안하고, HMM을 이용하여 인식성능을 비교하였다. 그리고 각각의 파라미터의 차원을 축소하기 위해 LDA 알고리즘을 적용하고 이에 대한 인식성능을 비교하였다. 실험결과 다양한 조건의 잡은 환경에서 기존의 파라미터보다 LDA를 이용하여 차원 축소된 delta-delta-Cepstrum 파라미터가 향상된 인식성능을 나타내었다.
언어 발달의 조기 단계를 이해하기 위한 일환으로 crying은 언어전 발달의 기초 단계로서 여러 학문적 분야에서 많은 연구가 있어왔다. 그러나 구순구개열(CLP))환아의 경우는cry-producing/control mechnism에 variation이 많은 이유로 이 분야의 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 의문점을 가지고 CLP환아의 cry feature에 대한분석을 하였다. 첫째, 정상아와 CLP환아의 cry에 전형적인 차이가 있는가? 둘째, CLP환아의 술전, 술후 cry feature에 변화가 있는가? 셋째, cry분석이 CLP환아의 이후 speech disorder에 대한 언어전 평가로서의 가치가 있는가? 넷째, 특정 parameter가 언어전 평가에 적절한 도구로 작용할 수 있는가? 생후 15개월 이내의 CLP 환아 3명과 유사한 나이대의 정상아 8명의 cry에 대한 공기역학 및 음향음성학적 분석을 통해 CLP 환아와 정상아, CLP환아의 술전, 술후 cry특성을 비교 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 1 공기역학적 분석 1) airflow는 CLP 환아의 경우 정상아보다 약간 높았고 술 후 약간 증가하였다. 2)폐활량을 나타내는volume에서는 정상아보다 술전 CLP환자의 경우 보상적으로 더 큰 수치를 보였고 술후 약간 증가하였다. 3)강도를 나타내는 parameter(SPL)에서는 정상아 보다 술전 CLP환자의 계측치가 약간 작았으나 술 후 증가하는 양상을 보였다. 2. 음향음성학적 분석 1)기저 주파수 분석시 정상아에 비해 술 전 CLP환자의 경우 계측치가 약간 낮았으나 술 후 증가하여 정상군의 계측치에 근접하였다. 2)강도를 나타내는energy 측정시 정상아에 비해 술 전 CLP계측치가 보상성으로 약간 큰수치를 나타내었고 술 후 약간 더 증가하였다. 3) Shimmer에서는CUI환자의 술후계측치가술전에 비해 현저히 감소하여 정상군의 수치에 근접하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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