In this paper, we propose speaker verification method using Support Vector Machine (SVM) kernel with Gaussian Mixture Model (GMM)-supervector based on the Mahalanobis distance. The proposed GMM-supervector SVM kernel method is combined GMM with SVM. The GMM-supervectors are generated by GMM parameters of speaker and other speaker utterances. A speaker verification threshold of GMM-supervectors is decided by SVM kernel based on Mahalanobis distance to improve speaker verification accuracy. The experimental results for text-independent speaker verification using 20 speakers demonstrates the performance of the proposed method compared to GMM, SVM, GMM-supervector SVM kernel based on Kullback-Leibler (KL) divergence, and GMM-supervector SVM kernel based on Bhattacharyya distance.
Through machine learning-based load prediction, it is possible to prevent excessive power generation or unnecessary economic investment by estimating the appropriate amount of facility investment in consideration of the load that will increase in the future or providing basic data for policy establishment to distribute the maximum load. However, in order to secure the reliability of the developed load prediction model in the field, the performance comparison verification between the distribution line load prediction models must be preceded, but a comparative performance verification system between the distribution line load prediction models has not yet been established. As a result, it is not possible to accurately determine the performance excellence of the load prediction model because it is not possible to easily determine the likelihood between the load prediction models. In this paper, we developed a reliability verification system for load prediction models including a method of comparing and verifying the performance reliability between machine learning-based load prediction models that were not previously considered, verification process, and verification result visualization methods. Through the developed load prediction model reliability verification system, the objectivity of the load prediction model performance verification can be improved, and the field application utilization of an excellent load prediction model can be increased.
The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.
Existing environmental measuring devices mainly focus on electromagnetic wave and eco-friendly product certification and durability test, and sensor reliability verification and verification of measurement data are conducted mainly through sensor performance evaluation through type approval and registration, acceptance test, initial calibration, and periodic test. This platform has established an ICT-based environmental monitoring sensor reliability verification system that supports not only performance evaluation for each target sensor, but also a verification system for sensor data reliability. A sensor board to collect sensor data for environmental information was produced, and a sensor and data reliability evaluation and verification service system was standardized. In addition, to evaluate and verify the reliability of sensor data based on ICT, a sensor data platform monitoring prototype using LoRa communication was produced, and the test was conducted in smart cities. To analyze the data received through the system, an optimization algorithm was developed using machine learning. Through this, a sensor big data analysis system is established for reliability verification, and the foundation for an integrated evaluation and verification system is provide.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.3
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pp.57-67
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2018
The ensemble is a unified approach used for getting better performance by using multiple algorithms in machine learning. In this paper, we introduce boosting and bagging, which have been widely used in ensemble techniques, and design a method using support vector regression, radial basis function network, Gaussian process, and multilayer perceptron. In addition, our experiment was performed by adding a recurrent neural network and MOHID numerical model. The drifter data used for our experimental verification consist of 683 observations in seven regions. The performance of our ensemble technique is verified by comparison with four algorithms each. As verification, mean absolute error was adapted. The presented methods are based on ensemble models using bagging, boosting, and machine learning. The error rate was calculated by assigning the equal weight value and different weight value to each unit model in ensemble. The ensemble model using machine learning showed 61.7% improvement compared to the average of four machine learning technique.
A fast method of Hangul address word verification is presented in this Paper. Pre-segmentation and recognition by DP matching is adopted in this paper. An address line image is over-segmented by analyzing the topology of connected components and the projection profile. A fast individual Hangul character verifier was developed by applying SVM (Support Vector Machine). The segmentation hypothesis was represented by lattice structure, and a best path search by dynamic programming generates the most probable segmentation path and the final verification score. The word verifier was tested on 310 address image DB, and it show the possibility of improvements of this method.
In recent years, in the domestic industry, personal damage has occurred due to sensor malfunction and the emission of harmful gases. But there is a limit to the reliability verification of sensor data because the evaluation of environmental sensors is focused on durability and risk tests. This platform designed a sensor board that measures 10 major substances and a performance verification system for each sensor. In addition, the data collected by the sensor board was transferred to the server for data reliability evaluation and verification using LoRa communication, and a prototype of the sensor data platform was produced to monitor the transferred data. And the collected data is analyzed and predicted by using machine learning techniques.
In the CNC machining process, problems such as lowering of machine operation rate, setting errors, and machining precision occur due to the increase in setting time and preparation time. These machining errors cause delays in delivery and increase in cost due to an increase in the number of mounting and dismounting of the workpiece, an increase in measurement and reprocessing time, and an increase in the finishing time in the assembly process. Therefore, in this study, by automating the setting of the work piece using OMV (On Machine Verification), which is a meteorological measurement system, the preparation time for machining the work piece and the setting accuracy were improved, the rework rate was reduced, and the mold manufacturing process was shortened. Through the advancement, standardzation, and automation of the mold part manufacturing process, we have improved productivity by minimizing low-value-added repetitive tasks. In addition, the measurement time was reduced by more than 50% and the machining measurement rate was improved by more than 20%, eliminating repetitive work for correcting machining defects, and reducing the work preparation time by more than 15% through automatic setting.
The purpose of this paper is to introduce a fusion method that combines the design of experiments (DOE) and machine learning to optimize the bias of plastic products. The study focuses on the plastic motor housing used in automobiles, which is manufactured through plastic injection molding. Achieving optimal molding for the motor housing involves the optimization of various molding conditions, including injection pressure, injection time, holding pressure, mold temperature, and cooling time. Failure to optimize these conditions can lead to increased product deformation. To minimize the deformation of the motor housing, the widely used Taguchi method, which is one of the design of experiment techniques, was employed to identify the injection molding conditions that affect deformation. Machine learning was then applied to various models based on the identified molding conditions. Among the models, the Random Forest model emerged as the most effective in predicting deformation amounts. The validity of the Random Forest model was also confirmed through verification. The verification results demonstrated the excellent prediction accuracy of the trained Random Forest model. By utilizing the validated model, molding conditions that minimize deformation were determined. Implementation of these optimal molding conditions led to a reduction of approximately 5.3% in deformation compared to the conditions before optimization. It is noteworthy that all injection molding outcomes presented in this paper were obtained through robust injection molding simulations, ensuring both research objectivity and speed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.2
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pp.79-83
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2001
A verification of multi-spindles drilling NC data is presented. The drilling of multi-spindles can offer productivity over three times as fast as that of single spindle. The most important things in machining tube sheet are precision of hole position and machining time. The drilling of multi-spindles has difficulties in controlling many motors to drive spindles and assign a correspondent number to each spindles. Multi-spindles drilling has different codes from CNC milling ; many subroutines, assignment of spindle, and so on. The conventional method, which inspects the NC code of the drilling, is to drill holes on a thin plate or tube sheet previously. The method results in low productivity because it consumed long machining time and welding for correction. This paper describes details of multi-spindles NC code and operation of multi-spindles drilling machine. A verification software of the multi-spindles drilling NC code is developed on the details.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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