In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using both speech and face recognition. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between user and proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the face identification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer did not show a satisfactory results owing to the noisy environments.
Facial expression recognition systems using video devices have emerged as an important component of natural human-machine interfaces which contribute to various practical applications such as security systems, behavioral science and clinical practices. In this work, we present a new method to analyze, represent and recognize human facial expressions using a sequence of facial images. Under our proposed facial expression recognition framework, the overall procedure includes: accurate face detection to remove background and noise effects from the raw image sequences and align each image using vertex mask generation. Furthermore, these features are reduced by principal component analysis. Finally, these augmented features are trained and tested using Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluation demonstrated the proposed approach over two public datasets such as Cohn-Kanade and AT&T datasets of facial expression videos that achieved expression recognition results as 96.75% and 96.92%. Besides, the recognition results show the superiority of the proposed approach over the state of the art methods.
본 논문에서는, 음성인식을 위한 한가지 방법으로 새로운 포만트 트랙킹 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 실험을 위한 인식 데이터로 한국어 숫자음성을 사용하였다. 새롭게 제안한 알고리즘을 사용하여 인식실험을 한 결과, 숫자음성 300개에 대한 인식률은 91%의 결과를 얻었다. 본 연구의 새로운 알고리즘은, 인식실험을 통하여 그 유효성이 확인되었다.
Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.
The research for the classification of the natural defects in welding zone is performd using the neuro-pattern recognition technology. The signal pattern recognition package including the user's defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection, The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian calssifier are compared and discussed. The neuro-pattern recognition technique is applied to the classificaiton of such natural defects as root crack, incomplete penetration, lack of fusion, slag inclusion, porosity, etc. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the natural welding defects.
Facial expression recognition can aid in the development of fatigue driving detection, teaching quality evaluation, and other fields. In this study, a facial expression recognition method was proposed with a residual masking reconstruction network as its backbone to achieve more efficient expression recognition and classification. The residual layer was used to acquire and capture the information features of the input image, and the masking layer was used for the weight coefficients corresponding to different information features to achieve accurate and effective image analysis for images of different sizes. To further improve the performance of expression analysis, the loss function of the model is optimized from two aspects, feature dimension and data dimension, to enhance the accurate mapping relationship between facial features and emotional labels. The simulation results show that the ROC of the proposed method was maintained above 0.9995, which can accurately distinguish different expressions. The precision was 75.98%, indicating excellent performance of the facial expression recognition model.
본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.
This study could begin with the improvement of computer graphic technology The graphic technology is the standards of computer technology level and up-to-date technology intensive. Above all, the technology of virtual reality has developed rapidly and the development of the program has changed from professional one only for the experts to easy of access ones for the space designers. Moreover, the program which major internet user's can experience the virtual model has been made, as the development of virtual reality technology that is based on the web. These graphic technology and the development of the web helped to extract human experiences on the space design step. However, to find the meeting point with real recognition is not easy though the virtual reality technology develops. Because the real space is made up of various senses that people feel in their surroundings. But, this study was possible because most of the space recognition is based on the visual organ, even though it can't satisfy all sensible factors that we feel in reality. Therefore, the significant of this study is the standards and criteria of evaluation, the technological proposal, expecting to make more advanced alternative design than before.
For commercial inner space, studies about brand communication and VMD to inform brand identity to customers are very important. Accordingly, the study conducted questionnaire survey about 'emotional reaction, brand recognition, brand communication and satisfaction on VMD expressional elements' of customers and brand-related personnel on the ZARA flagship store. Through analysis of difference of evaluation on surveyed items between customers and brand personnels, importance of direction of VMD design applying brand communication which can satisfy customers and application of brand communication was verified. Specific results of the research are as follows: First, comparing brand personnel's expectation of recognition of their brand from customers, substantial level of recognition of brand by customers was lower. It is necessary for improvement through consumer analysis in order to raise brand recognition. Second, as the result of analysis of emotional reaction on VMD, it needs to lead customers to positive emotional reaction close to the brand plan intention by inducing 'exciting and sensational' brand concept to emotional reactions through comprehensive VMD image management and leading to 'free and convenient' emotional reaction and then communications with customers and minimizing emotional differences. Third, for brand communication and creation of 'interest', intention of ZARA, it needs to get maximum communicative effects with 'young' VMD design. Fourth, for satisfaction survey on VMD expressional elements, customers was less satisfied than brand personnel. Accordingly, in order to raise customers' satisfaction, show windows, entry, mannequins and objets should be planned with priority and it should also satisfy customers through communications with customers including advertisement and marketing.
특징벡터의 분류를 개선시켜 화자독립 음성인식의 오류율을 줄이려는 노력의 일환으로서, 우리는 MFCC의 추출에 있어서 푸리에 스펙트럼을 기울이는 방법이 미치는 효과를 연구한다. 음성신호에 FIR 필터링을 적용하는 효과의 조사도 병행된다. 제안된 방법은 두 가지 독립적인 방법에 의해 평가된다. 즉, 피셔의 차별함수에 의한 방법과 은닉 마코브 모델 및 퍼지 벡터양자화를 사용한 음성인식 오류율 조사 방법이다. 실험 결과, 적절한 파라미터의 선택에 의해 기존의 방법에 비해 10% 정도 낮은 인식 오류율이 얻어짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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