This paper deals with the recognition of multiple mobile robots equipped with RFID tag. In the case that the number of robots recognized by each RFID reader is larger than that of allocated slots, the clashing recognition occurs. And, in the case that the total number of robots recognized by all RFID reader is larger than that of real robots, the repetitious recognition occurs. We employ the dynamic frame slot allocation by using the ALOHA algorithm to prevent the clashing recognition and estimate the number of robots by using the received signal strength indication to prevent the repetitious recognition. The numerical experiment shows the reliability and the efficiency of the proposed method.
Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
We present a vision-based hand gesture recognition system for object manipulation in virtual space. Most conventional hand gesture recognition systems utilize a simpler method for hand detection such as background subtractions with assumed static observation conditions and those methods are not robust against camera motions, illumination changes, and so on. Therefore, we propose a statistical method to recognize and detect hand regions in images using geometrical structures. Also, Our hand tracking system employs multiple cameras to reduce occlusion problems and non-synchronous multiple observations enhance system scalability. Experimental results show the effectiveness of our method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.305-323
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2010
This paper proposes an efficient and yet powerful local descriptor called phase-space partition based descriptor (PPD). This descriptor is designed for the mobile image matching and retrieval. PPD, which is inspired from SIFT, also encodes the salient aspects of the image gradient in the neighborhood around an interest point. However, without employing SIFT's smoothed gradient orientation histogram, we apply the region based gradient statistics in phase space to the construction of a feature representation, which allows to reduce much computation requirements. The feature matching experiments demonstrate that PPD achieves favorable performance close to that of SIFT and faster building and matching. We also present results showing that the use of PPD descriptors in a mobile image retrieval application results in a comparable performance to SIFT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.208-223
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2015
To solve the problem of face recognition with complex changes and further improve the efficiency, a new near-infrared face recognition algorithm which fuses E-GV-LBP and FKNN algorithm is proposed. Firstly, it transforms near infrared face image by Gabor wavelet. Then, it extracts LBP coding feature that contains space, scale and direction information. Finally, this paper introduces an improved FKNN algorithm which is based on spatial domain. The proposed approach has brought face recognition more quickly and accurately. The experiment results show that the new algorithm has improved the recognition accuracy and computing time under the near-infrared light and other complex changes. In addition, this method can be used for face recognition under visible light as well.
본 연구는 도서관공간구성이 필요한 환경적 요인, 도서관공간 관련 실무의 중요도, 사서가 갖추어야 할 도서관공간기획 능력이 도서관공간기획 관련 교육에 미치는 영향에 대한 사서의 인식을 파악하고자 시작하였으며, 연구결과를 바탕으로 도서관공간기획 업무를 담당하는 사서와 사서를 대상으로 하는 도서관공간기획 관련 교육 방향에 기여하는 것을 목적으로 하였다. 도서관공간기획 관련 교과내용에 미치는 영향에 관한 조사를 바탕으로 교육의 방향과 개선사항을 제안하면 다음과 같다. 첫째, 도서관공간기획 관련 교육은 공간기획 실무를 중심으로 진행되어야 할 것이다. 둘째, 도서관공간기획 과정에서 사서의 참여는 이용자 및 전문가와의 원활한 소통을 위해 중요하게 인식되어야 할 것이다. 셋째, 도서관공간기획 관련 교육방법과 교육과정을 도서관 규모와 예산에 따라 계획하는 방안이 필요할 것으로 보인다. 넷째, 도서관공간기획 관련 교육에 대한 적극적인 홍보가 필요할 것으로 보인다. 도서관 공간교육의 적극적인 홍보를 통해 사서의 공간실무 참여와 필요성은 강조될 수 있으며, 나아가 도서관 운영과 이용자들에게 도서관서비스를 제공하는데 기여하게 될 것이다.
Gesture recognitions needed for various applications and is now gaining in importance as one method of enabling natural and intuitive human machine communication. In this paper, we propose a real time hand-signal recognition system in 3-dimensional space performs robust, real-time tracking under varying illumination. As compared with the existing method using classical pattern matching, this system is efficient with respect to speed and also presents more systematic way of defining hand-signals and developing a hand-signal recognition system. In order to verify the proposed method, we developed a virtual driving system operated by hand-signals.
모바일 단말기의 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘인식을 수행하고 N-gram을 이용한 통계적 문법 인식 시스템을 사용한다. 인식 대상이 되는 어휘의 수가 증가하면 어휘 인식 알고리즘이 복잡해지고 대규모의 탐색공간을 필요로 하게 되며 처리시간이 길어지므로 제한된 연산처리 능력과 메모리로는 처리하기가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고 어휘 인식을 최적화하기 위하여 MLHF 시스템을 제안한다. MLHF는 FLaVoR의 구조를 이용하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 음향학적 탐색에서는 HMM을 사용하고 언어적 탐색 단계에서는 Levenshtein distance 알고리즘을 사용한다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.61초로 나타내었다.
In this paper, we introduce an design of multi-output fuzzy neural networks based on Interval Type-2 fuzzy set. The proposed Interval Type-2 fuzzy set-based fuzzy neural networks with multi-output (IT2FS-based FNNm) comprise the network structure generated by dividing the input space individually. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the individuality of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions with interval sets such as constant, linear, and modified quadratic inference for pattern recognition. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons in the consequent part of the fuzzy rules, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, uncertainty factor, learning rate and momentum coefficient were automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. The proposed model is evaluated with the use of numerical experimentation.
연구는 초등학교 저학년과 고학년, 학부모로 구성된 어린이 도서관 이용자들 200여명이 인지하는 별치 자료간 희망 인지 거리를 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling: MDS)과 K-means 군집분석을 활용해 비교 분석하고 이들의 인지 거리가 실제 어린이 도서관에 어떻게 투영되어 있는지 몇 가지 사례를 통하여 검토해 보았다. 다차원척도법은 분석 대상의 유사성이나 속성 등을 평가하여 공간상에 투영시키는 기법으로 마케팅에서 주로 시장 진단을 위해 활용되지만, 제품이나 시설에 대한 이용자의 인지적 거리를 분석하여 이상적인 물리적 배치 방안을 제시하는 데에도 적용할 수 있다. 분석 결과, 별치 자료간 인지 거리에 있어 초등학교 저학년과 고학년 그리고 학부모 집단간에 각각 차이가 나타났으며, 특히 유 아동자료와 컴퓨터자료 그리고 유아자료와 아동자료간의 인지 거리에 있어 큰 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 한편, Y구의 3개 어린이도서관을 대상으로 분석된 인지 거리 체계가 어떻게 투영되어 있는지 확인해 본 결과, 특정 집단의 인지 체계에 완벽히 부합하는 공간 구조를 지닌 도서관은 존재하지 않았으나, 공통적으로 유 아동자료와 컴퓨터자료, 그리고 유아자료와 아동자료가 분리 배치되어 있다는 점에서 학부모와 초등학생들의 인지 거리가 부분적으로 투영되어 있는 것으로 검토되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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