In this paper, we propose a smart system that can optically recognize a music score within a document and can play the music after recognition. Many historic handwritten documents have now been digitalized. Converting images of a music score within documents into digital files is particularly difficult and requires considerable resources because a music score consists of a 2D structure with both staff lines and symbols. The proposed system takes an input image using a mobile device equipped with a camera module, and the image is optimized via preprocessing. Binarization, music sheet correction, staff line recognition, vertical line detection, note recognition, and symbol recognition processing are then applied, and a music file is generated in an XML format. The Music XML file is recorded as digital information, and based on that file, we can modify the result, logically correct errors, and finally generate a MIDI file. Our system reduces misrecognition, and a wider range of music score can be recognized because we have implemented distortion correction and vertical line detection. We show that the proposed method is practical, and that is has potential for wide application through an experiment with a variety of music scores.
Most methods for fusion-based finger vein recognition were to fuse different features or matching scores from more than one trait to improve performance. To overcome the shortcomings of "the curse of dimensionality" and additional running time in feature extraction, in this paper, we propose a finger vein recognition technology based on matching score-level fusion of a single trait. To enhance the quality of finger vein image, the contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) method is utilized and it improves the local contrast of normalized image after ROI detection. Gabor features are then extracted from eight channels based on a bank of Gabor filters. Instead of using the features for the recognition directly, we analyze the contributions of Gabor feature from each channel and apply a weighted matching score-level fusion rule to get the final matching score, which will be used for the last recognition. Experimental results demonstrate the CLAHE method is effective to enhance the finger vein image quality and the proposed matching score-level fusion shows better recognition performance.
Purpose: This study was designed to identify recognition and the performance level for nosocomial infections amongst student nurses and to provide data for preparing on efficient policy and control program for nosocomial infections. Method: 191 senior nursing student participated in this research from 5 nursing college which allowed data collection, in the city of Seoul. The questionnaire was composed of 73 items(likert scale) about eight areas; aseptic technique, disinfection, precaution, hand washing, urinary tract infection, respiratory infection, catheter related infection, and self care about nosocomial infections. Results: The mean score of recognition and performance level for management of nosocomial infection were 4.29 and 3.41 respectively. The mean score of the recognition level was significantly lower than the performance level in the eight areas. The mean score of both recognition and performance were highest in the area of disinfection. However, the mean score of recognition was lowest in the area of aseptic technique and the mean score of performance was lowest in the area of catheter related infections. The correlation of recognition and performance level was statistically significant. Conclusions: These research findings should be useful in promoting an intensive and continuous educational program on nosocomial infection for nursing students and to establish an efficient policy for preventing nosocomial infections.
본 논문은 HMM (Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용할 수 있는 새로운 인식 시간 알고리즘인 스코아 캐쉬기법을 제안한다. 다른 많은 기법들이 인식 시간을 줄이면서 계산량을 줄이기 위하여 어느 정도의 인식율 저하를 감수하는 반면에 제안하는 스코아 캐쉬기법은 인식율 저하를 전혀 일으키지 않으면서 인식 시간을 상당량 줄일 수 있는 기법이다. 단독어 인식 시스템에 적용 가능할 뿐 아니라 연속어 인식에도 적용이 가능하며, 기존에 이미 설계된 인식 시스템의 구조를 전혀 흩트리지 않고 간단히 하나의 함수만 대치함으로서 인식시간을 크게 감축할 수 있다 또한 기존의 계산량 감축 알고리즘과 함께 적용 가능하므로 추가의 계산량 감소를 얻을 수 있다. 스코아 캐쉬 기법을 적용한 결과 최대 54% 만큼 계산량을 줄일 수 있었다.
The purpose of this study was to analyse the level of recognition and performance of clinical nurses about the prevention of nosocomial infection. Subjects of the study were 425 nurses working at two university hospitals. Self report questionnaires were used to measure the level of recognition and performance about the prevention of nosocomial infection. These instruments had five dimensions of the management of nosocomial infection : hand washing, fluid therapy, foley catheterization, respiratory tract, and aseptic articles. Reliability coefficients of these instruments were found Cronbach's ${\alpha}=.94-.95$. Data were collected from August 1 to August 15, 2000. The results of the study were as follows : 1) The mean score of the recognition scores about the management of nosocomial infection was 3.89. 2) The mean score of the performance about the management of nosocomial infection was 3.42. 3) The mean score of the recognition about the management of nosocomial infection was significantly higher than the performance score(t=25.72. p<.001). 4) There was significant difference in the score of the recognition about managment in nosocomial infection according to nurses working unit(p<.001).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5464-5484
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2016
Few samples face recognition has become a highly challenging task due to the limitation of available labeled samples. As two popular paradigms in face image representation, sparse component analysis is highly robust while parts-based paradigm is particularly flexible. In this paper, we propose a probabilistic generative model to incorporate the strengths of the two paradigms for face representation. This model finds a common spatial partition for given images and simultaneously learns a sparse component analysis model for each part of the partition. The two procedures are built into a probabilistic generative model. Then we derive the score function (i.e. feature mapping) from the generative score space. A similarity measure is defined over the derived score function for few samples face recognition. This model is driven by data and specifically good at representing face images. The derived generative score function and similarity measure encode information hidden in the data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we perform few samples face recognition on two face datasets. The results show its advantages.
본 논문에서는 인쇄 양보 서상을 CCTV 카메라로써 마이크로 컴퓨터에 입력시켜, 이 화상을 인식, 스피커로 노래를 내어주는 컴퓨터 비젼 시스템에 관해 논하고 있다. 이때 내보서조의 특징추출 및 인식에는 가산투영법이 적용되구 그 대상 인식 범위는 내보의 여러 요소 중에서 오연 마디, 음표로 하고 있다. 아울러 분제 내보화징을 취급할 때 반드시 고려되어야 할 전처리 및 잡음 제거 과정을 보였고, 인식된 음표로 화음을 내민주는 간단한 하드웨어 시스템을 구성했다. 그 결과 보호한 인식률로 연주 가능함을 보였다.
This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.
Purpose: The purpose of this study was to investigate recognition and attitudes about social service activity(SSA) of nurses. Method: This was a descriptive study. The data was collected from July 15 to 31, 2002 by using a self-report questionnaire consisting of general characteristics(15items), recognition(24items) and attitude(23items) about SSA. The questionnaire was sent to 711 nurses of 38 hospitals in the Gyounggi province area, and 664 questionnaires were returned. The answer rate was 93.4%. The data was analyzed by the SPSS 12.0 Win program. Result: Seventy-one percent of nurses had a SSA experience during university, but only 14.2% nurses participate in SSA now. The mean score of recognition of SSA was 3.58($\pm$0.45), and that of attitude was 3.70($\pm$0.42). The relationship between recognition and attitude had a positive correlation(r=.398, p=.000), the higher the score of recognition, the higher the score of attitude. Conclusion: From these results, to improve nurses' participation in SSA, research to investigate the barrier factors of SSA participation in spite of the high level of recognition and attitude is needed. Programs for nurses to participate in SSA and systemic management should be set up.
This study investigated the interrelations among acculturative stress, recognition, preference and eating frequency of Korean traditional food by Chinese students in Korea. The acculturative stress score was $3.06{\pm}0.32$, 'homesickness' score was the highest ($3.92{\pm}0.62$) and 'guiltscore' score was the lowest ($2.28{\pm}1.04$). The rate of preferred for Korean food was low (20.5%). The places for eating Korean food were 'restaurant' (49.6%) and 'school cafeteria' (41.1%). The cooking experience regarding Korean food was 45.0% and they had cooked 'Bulgogi' (26.7%) and 'Bibimbap' (21.9%). The recognition score for Korean traditional food was $0.70{\pm}0.27$. The preference score for Korean traditional food was $3.14{\pm}0.54$, and the favorite foods were 'Galbi' and 'Galbitang' while 'Ggakdugi' was the lowest. The eating frequency for Korean traditional food was $2.15{\pm}0.82$, and 'Baechukimchi' and 'Bibimbap' were comparatively high. The acculturative stress showed no correlation with the recognition, preference and eating frequency of Korean traditional food. The recognition of Korean traditional food correlated positively with the eating frequency (r=0.175, p<0.05). The preference of Korean traditional food had a significant effect on eating frequency (r=0.274, p<0.001), and the highest positive correlation was shown in 'Ddeokbokki' (r=0.470). The explanation power ($R^2$) of recognition and preference on eating frequency was 0.098. This study showed the interrelations among recognition, preference, and eating frequency of Korean traditional food except for acculturative stress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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