• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.374-379
• /
• 2003

본 논문에서는 pattern recognition을 위하여 support vector fuzzy inference system을 제안하였다 Fuzzy inference system의 structure와 parameter를 identification 하기 위하여 Support vector machine을 이용하였으며 에러 최소화 기법으로는 gradient descent 방법을 사용하였다. 제안된 SVFIS 방법의 성능을 파악하고자 COIL 이미지를 이용한 3차원 물체 인식 실험을 수행하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.221-225
• /
• 2010

This paper presents the preliminary study of an interactive rehabilitation support system for both dementia patients and their caregivers, the goal of which is to improve the quality of life(QOL) of the patients suffering from dementia through virtual interaction. To achieve the virtual interaction, three kinds of recognition modules for speech, facial image and pen-mouse gesture are studied. The results of both practical tests and questionnaire surveys show that the proposed system had to be further improved, especially in both speech recognition and user interface for real-world applications. The surveys also revealed that the pen-mouse gesture recognition, as one of possible interactive aids, show us a probability to support weakness of speech recognition.

• ETRI Journal
• /
• 제36권5호
• /
• pp.696-703
• /
• 2014

In this paper, we present a walking guidance system for the visually impaired for use at subway stations. This system, which is based on environmental knowledge, automatically detects and recognizes both exit numbers and arrow signs from natural outdoor scenes. The visually impaired can, therefore, utilize the system to find their own way (for example, using exit numbers and the directions provided) through a subway station. The proposed walking guidance system consists mainly of three stages: (a) sign detection using the MCT-based AdaBoost technique, (b) sign recognition using support vector machines and hidden Markov models, and (c) three verification techniques to discriminate between signs and non-signs. The experimental results indicate that our sign recognition system has a high performance with a detection rate of 98%, a recognition rate of 99.5%, and a false-positive error rate of 0.152.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.69-77
• /
• 2014

본 연구는 시 도교육청 및 유치원 차원에서 유아통합교육의 행 재정 지원체제 시스템 구축을 위한 인식을 알아보는 것이었다. 이에 대한 구체적인 연구결론은 다음과 같다. 첫째, 교원 개인의 차원, 직위별에 따른 인식의 차이에서는 법과 제도, 교육과정, 행 재정 지원, 평가 영역 등에서, 교육경력별에 따른 인식의 차이에서는 법과 제도, 교육과정, 장학 영역 등에서, 통합교육 경력별에 따른 인식의 차이에서는 법과 제도, 행 재정 지원, 평가 영역 등에서 집단 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유치원 기관의 차원에서, 설립별에 따른 인식의 차이에서는 법과 제도, 교육과정, 교수-학습, 행 재정 지원, 평가 영역 등에서, 규모별에 따른 차이에서는 법과 제도, 교육과정, 장학, 행 재정 지원, 평가 영역 등에서 집단 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권9호
• /
• pp.339-344
• /
• 2012

기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권11호
• /
• pp.359-363
• /
• 2012

어휘 인식 모델에서는 정확하지 않은 어휘로 부터 특징을 추출하기 때문에 어휘가 실제 어휘와 유사한 어휘로 인식되거나 인식이 되지 않는 현상이 나타난다. 이를 위해 본 논문에서는 효율적인 형상 형성을 지원하는 시스템을 모델링하고 구현하였으며, 형상 형성 정보를 효율적으로 처리하고 어휘 유사율 관리를 최적화하기 위해 데이터베이스 검색에서 facet 방법을 응용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 95.31%, 어휘 독립 인식률은 97.38%의 인식률을 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
• /
• pp.431-436
• /
• 1989

A rule-based recognition system for Korean spoken place names using anti-formants which is analyzed by ARMA model is presented. The recognition system is composed of three parts; the extraction, the recognition and the recognition support. As a result of experiment, the recognition rates of city place names was 90.9%.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제3권5호
• /
• pp.259-266
• /
• 2014

In this paper, we propose a novel technique for noise robust automatic speech recognition (ASR). The development of ASR techniques has made it possible to recognize isolated words with a near perfect word recognition rate. However, in a highly noisy environment, a distinct mismatch between the trained speech and the test data results in a significantly degraded word recognition rate (WRA). Unlike conventional ASR systems employing Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) and a hidden Markov model (HMM), this study employ histogram of oriented gradient (HOG) features and a Support Vector Machine (SVM) to ASR tasks to overcome this problem. Our proposed ASR system is less vulnerable to external interference noise, and achieves a higher WRA compared to a conventional ASR system equipped with MFCCs and an HMM. The performance of our proposed ASR system was evaluated using a phonetically balanced word (PBW) set mixed with artificially added noise.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제9권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2017

This paper describes a process of developing commercial real time image recognition system with company. In this paper we will make a system that is combining an empirical kernel map method and conjugate least squares support vector machine in order to represent images in a low-dimensional subspace for real time image recognition. In the traditional approach calculating these eigenspace models, known as traditional PCA method, model must capture all the images needed to build the internal representation. Updating of the existing eigenspace is only possible when all the images must be kept in order to update the eigenspace, requiring a lot of storage capability. Proposed method allows discarding the acquired images immediately after the update. By experimental results we can show that empirical kernel map has similar accuracy compare to traditional batch way eigenspace method and more efficient in memory requirement than traditional one. This experimental result shows that proposed model is suitable for commercial real time image recognition system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.327-330
• /
• 2000

In this paper, we describe an intelligent method to detect types of vehicles using Support Vector Machines focused to the Intelligent Transportation System (ITS) applications such as in the CCD based Electronic Toll Collection System (ETCS). This algorithm can be used the various fields of ITS applications. Support Vector Machines employed in this paper has been recently proposed as a very effective method for 3D image recognition. And our proposed feature extraction method using the singluar values that directly come from pixels at input images. Consequently, The low calculation load and the high recognition rate in spite of image rotation and various noises are one of merits of proposed method.