We report the evaluation results of the Korean speech recognition platform called ECHOS. The platform has an object-oriented and reusable architecture so that researchers can easily evaluate their own algorithms. The platform has all intrinsic modules to build a large vocabulary speech recognizer: Noise reduction, end-point detection, feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, cross-word modeling, n-gram language modeling, n-best search, word graph generation, and Korean-specific language processing. The platform supports both lexical search trees and finite-state networks. It performs word-dependent n-best search with bigram in the forward search stage, and rescores the lattice with trigram in the backward stage. In an 8000-word continuous speech recognition task, the platform with a lexical tree increases 40% of word errors but decreases 50% of recognition time compared to the HTK platform with flat lexicon. ECHOS reduces 40% of recognition errors through incorporation of cross-word modeling. With the number of Gaussian mixtures increasing to 16, it yields word accuracy comparable to the previous lexical tree-based platform, Julius.
본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.186-191
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1998
The first step in change detection in any SAR monitoring, including SAR interferometry, is the co-registration of the images. CCPs (Ground Control Points) for co-registration are usually detected manually, but for qualitative analyses of enormous volumes of data, some automation of the process will become necessary. An automated determination of common CCPs for the same path/row data is especially desirable. We selected the intersections of linear features as the candidates of common GCPs Very bright point targets, which are commonly used as GCPs, have the drawback of appearing and disappearing depending on the conditions of the observation. But in the case of linear features, some detailed elements may appear differently in some case, but the overall line-likeness will remain. In this study, we selected 18 common GCPs for a single-look JERS-1 SAR image of Omaezaki area in central Japan. Although the GCPs in the first image had to be selected either interactively or semi-automatically, the same GCPs in all other images were successively detected automatically using a tiny sub-image around each GCP and a dilated mask of each linear feature in the first image as the reference data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3090-3102
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2015
The accuracy of an augmented reality (AR) application is highly dependent on the resolution of the object's image and the device's computational processing capability. Naturally, a mobile smart device equipped with a high-resolution camera becomes the best platform for portable AR services. AR applications require significant energy consumption and very fast response time, which are big burdens to the smart device. However, there are very few ways to overcome these burdens. Computation offloading via mobile cloud computing has the potential to provide energy savings and enhance the performance of applications executed on smart devices. Therefore, in this paper, adaptive mobile computation offloading of mobile AR applications is considered in order to determine optimal offloading points that satisfy the required quality of experience (QoE) while consuming minimum energy of the smart device. AR feature extraction based on SURF algorithm is partitioned into sub-stages in order to determine the optimal AR cloud computational offloading point based on conditions of the smart device, wireless and wired networks, and AR service cloud servers. Tradeoffs in energy savings and processing time are explored also taking network congestion and server load conditions into account.
기존의 도화사 수작업에 의한 기준점기반 항공삼각측량 기법은 전통적인 사진측량에서 유용하게 이용되어 왔으나, 자동화된 수치사진측량 기법이 확산되면서 기존방법의 문제점이 대두되었다. 따라서 본 논문은 보다 발전된 자동화 기술 개발을 위하여 상위 레벨인 선형객체들을 이용한 항공삼각측량 가능성을 제시하고 검증하고자 하였다. 최근에 발달된 선형 객체 추출기법 알고리즘은 보다 정확한 선형 객체 추출기법을 제공하였지만, 포인트 추출기법에 비하여 추출하기 어려운 단점이 존재한다. 따라서 본 논문은 이를 극복하기 위하여 수동 디지타이징이나 에지 연산자를 통하여 쉽게 획득되는 포인트를 이용하여 상위레벨 선형객체를 생성하고, 이를 통해 지형공간정보 이용 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 결과를 통해 진화하고 있는 컴퓨터 환경에 적합한 선형객체를 이용한 항공삼각측량 기법을 발전시킬 것으로 기대된다.
How to measure the creepage distance of an insulator quickly and accurately is a problem for the power industry at present, and the noticeable concern is that the high voltage insulation equipment cannot be measured online in the charged state. In view of this situation, we develop an on-line measurement system of creepage distance for high voltage insulators based on binocular stereo vision. We have proposed a method of generating linear structured light using a conical off-axis mirror. The feasibility and effect of two ways to solve the interference problem of strong sunlight have been discussed, one way is to use bandpass filters to enhance the contrast ratio of linear structured light in the images, and the other way is to process the images with adaptive threshold segmentation and feature point extraction. After the system is calibrated, we tested the measurement error of the on-line measurement system with a composite insulator sample. Experimental results show that the maximum relative error is 1.45% and the average relative error is 0.69%, which satisfies the task requirement of not more than 5% of the maximum relative error.
최근 보안관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보안 취약성을 극복하고자 노력들이 진행되고 있다. 온라인 사용자에 대한 인증도 생체 정보인 지문을 통한 방법들이 모색되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 사용자에 대한 인증을 위한 지문인식 시스템으로 회전에 무관한 지문인식 시스템을 설계 구현하였다. 지문 이미지의 전처리 과정, 특징점 추출을 통한 정합 과정에 초점을 두었으며, 기존 연구에서 제시된 회전에 무관한 지문 인식시스템에서 처리시간과 인식률을 개선하였다. 또한 방향성 라플라시안 필터를 적용하여 기존 연구의 전처리 과정에서 발생하는 잡음, 왜곡 등의 문제들을 개선할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.20-28
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2015
In this paper, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame with posture variation and camera view point adaptation by employing the non-adaptive random projections that preserve the structure of the image feature space of objects. The existing online tracking algorithms update models with features from recent video frames and the numerous issues remain to be addressed despite on the improvement in tracking. The data-dependent adaptive appearance models often encounter the drift problems because the online algorithms does not get the required amount of data for online learning. So, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame.
멀티미디어 시대의 도래와 함께 영상 정보의 관리는 중요한 분야로 자리 잡았고, 이러한 영상 정보의 체계적인 관리에 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템이 등장하였다. 본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방식의 단점인 공간 정보의 부재로 인한 문제점을 특징들의 영역을 할당하여 보완하고, 질감 정보와 모양 정보를 추가하여 정확율을 높인다. 또한 기존의 다중 특징을 사용하는 방법들은 가중치를 수동으로 설정하여 검색 과정이 복잡한 단점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 퍼지 적분 가중치 할당 유사도 비교 방법으로 보완하여 가중치를 자동으로 설정하게 한다. 컬러 영상1,000개에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 기존의 방법보다. 정확율과 재현율의 측면에서 보다 우수함을 보인다.
지식 정보화 시대에 들어서면서부터 정보는 개인이나 일부 기관에 국한됨이 없이 중요시되고 있지만, 그 경계는 나날이 모호해지고 정보의 양은 급속하게 늘어가고 있는 것이 오늘날의 현실이다. 이러한 시대적 환경은 보안의 중요성이 크게 부각되어 생체인식 기술에 대한 관심을 높아지게 만들었다. 생체인식(Biometrics)분야 중에서도 지문 인식(Recognition)은 많은 연구가 이루어졌으나 개선할 점이 여전히 남아있다. 특히, 정확성 및 속도향상이라는 측면이 그렇다고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 기존의 지문 인증(Authentication)시스템의 지문 영상(Image)의 식별 능력을 증가시키고 다수의 지문 영상에서도 좋은 결과를 가져올 수 있는 고유한 특징이 될 수 있는 요소들(Factor)을 추출하여 진보된 지문인식 시스템을 구현하는 것을 궁극적인 목표로 하고 있다. 따라서, 지금까지의 관련 연구를 바탕으로 지문 인식 시스템을 구현하는 것을 궁극적인 목표로 하고 있다. 따라서. 지금까지의 관련 연구를 바탕으로 지문 인식 시스템의 성능 향상을 위해서 핵심적인 minutiae reference point, 방향 정보의 추출 방법을 제안하고 인식의 종결부라고 할 수 있는 정합(matching)에 관에서 논한 다음, 마지막으로 결론 및 향후 과제로서 개선할 부분을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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