• 대한음성학회지:말소리
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• 제50호
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• pp.85-97
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• 2004

One of the important problems in speech recognition is to accurately detect the existence of speech in adverse environments. The speech detection problem becomes severer when recognition systems are used over the telephone network, especially in a wireless network and a noisy environment. In this paper, we propose a robust speech detection algorithm, which detects speech boundaries accurately by selecting useful bands adaptively to noisy environments. The bands where noises are mainly distributed, so called, noise-centric bands are introduced. In this paper, we compare two different speech detection algorithms with the proposed algorithm, and evaluate them on noisy environments. The experimental results show the excellence of the proposed speech detection algorithm.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.206-211
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• 2020

얼굴검출 과정은 영상 모니터링에서 매우 중요한 과정이며 생체 인식 기술의 한 종류이다. 검출과정은 변수가 많고 복잡하여 하드웨어가 발전하고 있는 근래에 와서 소프트웨어적인 발전이 이루어지고 있다. CCTV를 이용하는 분야 중 얼굴 검출 기술은 얼굴을 분석하기 이전에 실행되는 과정으로 영상에서 얼굴이 있는 곳을 찾아내는 기술이다. 사람의 얼굴은 조명이나 피부 색, 방향과 각도, 표정 등 여러 가지 환경적 조건에 따라 민감한 반응을 하기 때문에, 얼굴 검출에 관한 연구는 많은 어려움이 있다. 얼굴 검출 기술의 활용성과 중요성은 시간이 지날수록 각광받고 있으나, 얼굴 검출 이전에 선행되어야 하는 얼굴 영역 검출 기술에 대해서는 간과하는 측면이 많다. 본 논문의 시스템은 AdaBoost detector에서 검출 못하는 기울어진 얼굴을 검출할 수 있어 다른 사물의 검출도 같은 기술을 사용할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.312-322
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• 2012

The paper presents an approach for recognizing the broken area of the traffic signs. The method is based on the Recognition System for Traffic Signs (RSTS). This paper describes an approach to using the location histogram matching for the broken traffic signs recognition, after the general process of the image detection and image categorization. The recognition proceeds by using the SIFT matching to adjust the acquired image to a standard position, then the histogram bin will be compared preprocessed image with reference image, and finally output the location and percents value of the broken area. And between the processing, some preprocessing like the blurring is added in the paper to improve the performance. And after the reorganization, the program can operate with the GPS for traffic signs maintenance. Experimental results verified that our scheme have a relatively high recognition rate and a good performance in general situation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3488-3500
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• 2020

At the present time, the economy continues to flourish, and private cars have become the means of choice for most people. Therefore, the license plate recognition technology has become an indispensable part of intelligent transportation, with research and application value. In recent years, the convolution neural network for image classification is an application of deep learning on image processing. This paper proposes a strategy to improve the YOLO model by studying the deep learning convolutional neural network (CNN) and related target detection methods, and combines the OpenCV and TensorFlow frameworks to achieve efficient recognition of license plate characters. The experimental results show that target detection method based on YOLO is beneficial to shorten the training process and achieve a good level of accuracy.

• ETRI Journal
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• 제33권2호
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• pp.251-258
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• 2011

Applying face alignment after face detection exerts a heavy influence on face recognition. Many researchers have recently investigated face alignment using databases collected from images taken at close distances and with low magnification. However, in the cases of home-service robots, captured images generally are of low resolution and low quality. Therefore, previous face alignment research, such as eye detection, is not appropriate for robot environments. The main purpose of this paper is to provide a new and effective approach in the alignment of small and blurred faces. We propose a face alignment method using the confidence value of Real-AdaBoost with a modified census transform feature. We also evaluate the face recognition system to compare the proposed face alignment module with those of other systems. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate, higher than face alignment methods using a manually-marked eye position.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.519-526
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• 2022

동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.430-437
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• 2020

제안 모델은 얼굴 검출과 랜드마크 및 얼굴 인식 알고리즘을 이용하여 인공신경망으로 학습을 통해 얼굴 예측률과 인식률을 향상하는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 특정 인물의 얼굴 영상에서 랜드마킹을 한 후, 기존에 학습된 Caffe 모델을 이용하여 얼굴검출과 임베딩 벡터 128D를 추출하였다. 학습은 기계학습 알고리즘인 SVM (support vector machine)과 DNN (deep neural network)을 구축하여 학습하였다. 얼굴인식은 학습된 모델을 이용하여 학습된 인물 중 다른 얼굴 영상으로 테스트하였다. 실험 결과, SVM 보다는 DNN으로 학습한 결과가 우수한 예측률과 인식률을 보였다. DNN의 중간층을 증가하게 되면 예측률은 높아지나 인식률이 감소하는 현상이 발생하였다. 이것은 인식하고자 하는 대상이 적음으로써 발생하는 과적합으로 판단된다. 제안 모델은 명확한 얼굴 영상을 추가하여 학습한 결과, 높은 예측률과 인식률의 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 좀 더 많은 얼굴 영상 데이터를 이용함으로써 보다 효과적인 딥러닝 구축을 통해 보다 향상된 인식률과 예측률을 얻을 수 있을 것이다.

• 말소리와 음성과학
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• 제2권3호
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• pp.141-148
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• 2010

In this paper, voice activity detection (VAD) for dual-channel noisy speech recognition is proposed in which spatial cues are employed. In the proposed method, a probability model for speech presence/absence is constructed using spatial cues obtained from dual-channel input signal, and a speech activity interval is detected through this probability model. In particular, spatial cues are composed of interaural time differences and interaural level differences of dual-channel speech signals, and the probability model for speech presence/absence is based on a Gaussian kernel density. In order to evaluate the performance of the proposed VAD method, speech recognition is performed for speech segments that only include speech intervals detected by the proposed VAD method. The performance of the proposed method is compared with those of several methods such as an SNR-based method, a direction of arrival (DOA) based method, and a phase vector based method. It is shown from the speech recognition experiments that the proposed method outperforms conventional methods by providing relative word error rates reductions of 11.68%, 41.92%, and 10.15% compared with SNR-based, DOA-based, and phase vector based method, respectively.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.491-500
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• 2002

본 논문에서는 칼라 얼굴 영상으로부터 피부색 정보, 얼굴의 기하학적 특징벡터 및 안면각 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 HSI 칼라좌표계상의 얼굴 피부색 정보와 얼굴 에지 정보를 함께 이용함으로써 얼굴 영역 검출 효율을 개선하였다. 또한 추출된 얼굴 영역으로부터 얼굴인식율 개선을 위해 얼굴 특징자들을 추출하고 추출된 얼굴 특징자들의 기하학적 관계로 구성된 얼굴 특징벡터와 얼굴 안면각 정보를 사용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 얼굴 영역 검출율 뿐만 아니라 얼굴 인식율도 개선되었음을 알 수 있다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.79-87
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.