KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4489-4501
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2014
We propose a novel lane detection method based on classification in image sequences. Both structural and statistical features of the extracted bright shape are applied to the neural network for finding correct lane marks. The features used in this paper are shown to have strong discriminating power to locate correct traffic lanes. The traffic lanes detected in the current frame is also used to estimate the traffic lane if the lane detection fails in the next frame. The proposed method is fast enough to apply for real-time systems; the average processing time is less than 2msec. Also the scheme of the local illumination compensation allows robust lane detection at nighttime. Therefore, this method can be widely used in intelligence transportation systems such as driver assistance, lane change assistance, lane departure warning and autonomous vehicles.
변형된 영상을 다시금 최적영상을 복원하는 것은 여러 영상변환의 복합적인 변환, 그 것의 역변환과 많은 다중 해의 계산을 요구하게 된다. 본 연구에서는 가공기의 운전 전이나 운전 중에 가공기의 외란-진동, 이동, 기계적 특성-에 능동적으로 대치하고 동시에 복잡한 수학적인 수식전개를 피하고, 인공지능인 기법인 퍼지논리(Fuzzy Logic)를 적용하여 전문가적인 경험지식을 바탕으로 보정이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 DTW에서 일종의 특징보상기법을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실생활에서의 음성잡음 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 방법으로 제안하는 Noise Cancel DTW를 사용하였다. 음성인식 시 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 특징 보상으로 인식률을 향상 시키는 방법으로 잡음 환경에서 음성 인식률을 향상 시켰다.
이 논문에서는 특징점 정보를 이용한 세선화 보정 알고리즘에 대하여 연구하였다. 세선화된 지문에서 교차수를 이용하여 추출된 특징점으로부터 세선화 보정을 수행하였다. 세선화 보정 과정은 특징점인 단점과 분기점을 시작점으로 하여 융선을 추적하면서 불필요한 융선을 제거해 나가는 방법으로 더 이상 제거할 융선이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 CN과 SN을 이용하여 특징점을 재추출하였다. 기존의 세선화된 지문으로부터 추출된 특징점과 제안한 세선화 보정 알고리즘으로부터 추출된 특징점을 비교하였다. 이 비교를 통하여 기존방법보다 세선화 지문이 개선되고 많은 의사 특징점들이 제거되었음을 알 수 있었다.
Channel distortion and coarticulation effect in the connected digit telephone speech make it difficult to recognize, and degrade recognition performance in the telephone environment. In this paper, as a basic research to improve the recognition performance of Korean connected digit telephone, error patterns are investigated and analyzed. Telephone digit speech database released by SITEC with HTK system is used for recognition experiments. Both DWFBA and MRTCN methods are used for feature extraction and channel compensation, respectively. Experimental results are discussed with our findings.
This paper proposes class histogram equalization (CHEQ) to compensate noisy acoustic features for robust speech recognition. CHEQ aims to compensate for the acoustic mismatch between training and test speech recognition environments as well as to reduce the limitations of the conventional histogram equalization (HEQ). In contrast to HEQ, CHEQ adopts multiple class-specific distribution functions for training and test environments and equalizes the features by using their class-specific training and test distributions. According to the class-information extraction methods, CHEQ is further classified into two forms such as hard-CHEQ based on vector quantization and soft-CHEQ using the Gaussian mixture model. Experiments on the Aurora 2 database confirmed the effectiveness of CHEQ by producing a relative word error reduction of 61.17% over the baseline met-cepstral features and that of 19.62% over the conventional HEQ.
본 논문에서는 다해상도 피라미드 피처 맵 압축 손상 보상 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 패킹된 C-레이어 피처 맵을 비디오 코덱으로 압축할 때, 저해상도 계층의 원본 피처 맵과 복원된 피처 맵 간의 차분 값을 구해 이를 고해상도 계층의 피처 맵에 더해줌으로써 부호화 과정에서 발생하는 오차를 보상하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 OpenImageV6 데이터셋 중 1000 장에 대해 객체 검출 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 방법은 C-레이어 피처 맵 압축 방법 대비 bpp 와 mAP 의 BD-rate 관점에서 35.10%의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 3D 입체 영상시스템에서 신뢰도를 활용한 듀얼모드 실시간 동기에러 검출 및 보상방법을 제안한다. 3D 입체영상시스템의 동기오차 보상은 좌-우 영상시퀀스에서 동기오차를 검출하고, 검출된 동기오차만큼 보상하는 것이다. 3D 입체 영상시스템의 좌-우 동기 오차를 검출하는 알고리즘의 결과는 3D 입체 영상 콘텐츠에 따라서 그 동기에러 검출 결과의 정확도가 달라지는 문제점이 있다. 3D 입체 영상시스템의 동기 오차 검출을 위해 좌-우 영상의 페어 프레임 검출이 모든 3D 입체 콘텐츠의 영상에서 용이하지 않기 때문에 콘텐츠의 종류에 따라서 동기 에러 검출 알고리즘을 선별적으로 적용하는 방법이 필요하고, 동기 에러 검출의 결과를 신뢰할 수 있는 방법도 필요하다. 본 논문에서 활용하고자 하는 듀얼 모드 동기 에러 검출 알고리즘은 선행 연구[1]에서 새롭게 제안한 시간적 스패시오그램(temporal spatiogram) 방법과 기존의 텍스쳐 매칭(texture matching) 방법을 활용하였다. 동기에러 검출 결과에 대한 신뢰도를 측정하기 위해서 컨텐츠의 동적 특성(dynamics)과 구분성(distinction)을 새롭게 정의하였다. 제안된 듀얼 모드 동기 에러 검출 방법과 그 검출 결과에 대한 신뢰도 측정 방법은 다양한 3D 콘텐츠 영상들을 이용하여 실험하였고, 실제 3DTV 시스템에서의 동기 에러 검출 및 보상 실험 시스템에 실시간 구현하여 그 효용성을 입증하였다.
접촉식 측정 프로브는 3 차원 좌표 측정기 및 CNC 공작기계 등에서 제품 검사에 많이 활용되고 있고, 최근 품질 향상을 위한 가공 및 검사장비의 고정도화에 따라 측정의 정확도도 또한 매우 중요시 되고 있다. 이에 따라 스트레인 게이지 등을 이용한 고정도의 측정 프로브가 사용되고 있기는 하지만, 본 연구에서는 경제적인 측면을 고려하여 산업현장에서 공작기계에 많이 활용되는 일반 접촉식 측정 프로브의 메커니즘을 이해하고, 측정 시 발생할 수 있는 프로빙 오차에 대한 분석 및 보정을 통하여 그 활용성을 높이고자 하였다. 이를 위하여 스타일러스 반경 및 중심 정렬오차가 규명되었고, 3 차원 공간상의 측정 좌표에서 프로빙 오차에 대한 해석이 이루어졌다. 이러한 오차들을 보정하기 위한 알고리즘이 개발되었으며, 실제 CNC 공작기계 상에서 기준구 측정을 통한 검증이 이루어졌다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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