• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-32
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• 2011

This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.603-611
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• 2003

본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.613-620
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• 2010

화자인증 시스템은 훈련 환경과 인식 환경이 다른 경우 인식 성능이 크게 저하된다. 이러한 훈련과 인식 환경의 불일치는 다양한 잡음과 상이한 채널 환경 때문이다. 본 논문은 화자인증 시스템의 강인성 개선을 위하여 음성신호의 위상에 기반한 특정 추출 기법을 제안한다. 이 방법은 음성신호의 위상으로부터 순시 주파수를 계산하여 대역별로 순시 주파수를 모두 모아 구한 히스토그램으로부터 특징 계수를 추출한다. 이 특징 파라미터를 적용한 결과 조 용한 환경뿐만 아니라 잡음환경 그리고 채널 왜곡 환경에서도 화자인증 시스템의 성능이 개선됨을 알 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.96.3-96
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• 2002

A scheme of clarifying fault feature in the residual is given for model-based fault detection and diagnosis of control systems. It is based on the residual generation using a robust filter and the noise suppresion in test statistics of the residual by multi-scale discrete wavelet transform. By clarifying the fault feature in the residual, the difficulties of existing model based approaches via adopting a threshold can be overcomed and it has advantage of taking the false alarm and missed detection into acount at the same time, which can make the fault detection and diagnosis easy and correct. To show the effectiveness of our approach, the simulation results are illustrated for a linear syste...

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.127-135
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• 2009

This paper presents a new technique for corner shape based object retrieval from a database. The proposed feature matrix consists of values obtained through a neighborhood operation of detected corners. This results in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features and thus is computationally very efficient. The corners have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. As the affine transformations preserve the co-linearity of points on a line and their intersection properties, the resulting corner features for image retrieval are robust to affine transformations. Furthermore, the corner features are invariant to noise. It is considered that the proposed algorithm will produce good results in combination with other algorithms in a way of incremental verification for similarity.

• 말소리와 음성과학
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• 제9권2호
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• pp.103-110
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• 2017

The pole filtering concept has been successfully applied to cepstral feature normalization techniques for noise-robust speech recognition. In this paper, it is proposed to apply the pole filtering selectively only to the speech intervals, in order to further improve the recognition performance for short utterances in noisy environments. Experimental results on AURORA 2 task with clean-condition training show that the proposed selectively pole-filtered cepstral mean normalization (SPFCMN) and selectively pole-filtered cepstral mean and variance normalization (SPFCMVN) yield error rate reduction of 38.6% and 45.8%, respectively, compared to the baseline system.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권10호
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• pp.123-129
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• 1994

The segmentation of range image is essential to recognize the three dimensional object. Generally, surface curvature is well-known feature for segmentation and classification of the fange image, but it is sensitive to noies. In this paper, we propose the structure of hierarchical neural network using surface curvature for segmentation of range images. The hierarchical structure of neural networks is robust to noise and the result of segmentaion is better than conventional optimization method of single level.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.959-967
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• 2008

본 연구의 목적은 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간의 끝점을 검출하는 문제에서 소음의 환경에서도 강건하며 계산의 부하가 적은 이산형 특징벡터를 제안하고 이의 성질을 실증적으로 밝히는 것이다. 제시된 특징벡터는 일차원의 소리 신호의 에너지의 변화율을 나타내는 경사도이며 숨은마코프모형과 관련된 계산에서의 부하를 감소하기 위하여 세 개의 값으로 이산화하였다. 여러 소음 수준의 끝점 검출의 실험에서, 제시된 특징벡터가 잡음 환경에서도 강건함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.157-163
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• 2011

This paper proposes a hybrid image stabilizing system which uses both optical image stabilizing system based on EKF (Extended Kalman Filter) and digital image stabilization based on SURF (Speeded Up Robust Feature). Though image information is one of the most efficient data for object recognition, it is susceptible to noise which results from internal vibration as well as external factors. The blurred image obtained by the camera mounted on a robot makes it difficult for the robot to recognize its environment. The proposed system estimates shaking angle through EKF based on the information from inclinometer and gyro sensor to stabilize the image. In addition, extracting the feature points around rotation axis using SURF which is robust to change in scale or rotation enhances processing speed by removing unnecessary operations using Hessian matrix. The experimental results using the proposed hybrid system shows its effectiveness in extended frequency range.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.199-206
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• 2017

환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.