The purpose of this study is to provide useful information for establishing desirable table manner culture by investigating the perception, practice of traditional basic table manner. The subjects were consisted of 1,261 participants(618 males and 643 females) in Daegu and Kyungpook. The recognition, practice of traditional basic table manner were measured on the five-point Likert scale. The results were summarized as follows: The overall recognition score on ordinary table manner was 3.74 points, and of methods and kinds of dinner services was 2.99 points. The education score on table manner of parents for sons and daughters was 3.66 points, and the necessity score of table manner was 3.92 points. The scolding score of adults for table manner was 2.79 points, and cooking score of side dishes for adult was 3.25 points. In result of analyzing difference between perception and performance of traditional table manner, perception is much higher than performance. Respondents consider that the most perceptional and performant traditional table manner item is 'eating foods inside mouth by not seeing and rushing out'. Meanwhile, 'eating and taking some foods from a main dish' was the lowest perception and performance. The total recognition score on traditional table manner was 77.78 points, and the total practice score on traditional table manner was 71.72 points.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.5
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pp.1007-1017
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2019
Currently, most biometrics system authenticates users by using single biometric information. This method has many problems such as noise problem, sensitivity to data, spoofing, a limitation of recognition rate. One method to solve this problems is to use multi biometric information. The multi biometric authentication system performs information fusion for each biometric information to generate new information, and then uses the new information to authenticate the user. Among information fusion methods, a score-level fusion method is widely used. However, there is a problem that a normalization operation is required, and even if data is same, the recognition rate varies depending on the normalization method. A rank-level fusion method that does not require normalization is proposed. However, a existing rank-level fusion methods have lower recognition rate than score-level fusion methods. To solve this problem, we propose a rank-level fusion method with higher recognition rate than a score-level fusion method using correlation coefficient. The experiment compares recognition rate of a existing rank-level fusion methods with the recognition rate of proposed method using iris information(CASIA V3) and face information(FERET V1). We also compare with score-level fusion methods. As a result, the recognition rate improve from about 0.3% to 3.3%.
Purpose : The purpose of study was 500 people who are not related to dentistry in order to survey image about dental technicians. Methods : The subjects were composed of 500 people who are not related in Daegu Metropolitan city. This study was done using the Statistical Package for Social Sciences 17.0 for Windows. As for the analysis methods, the study used the frequency analysis, percentage, mean, t-test, analysis of variance. Results : The score on the image of dental technicians declined in the order of occupational image(2.98), work image(3.14), personal image(3.26), social image(2.87). 'It is hard and stressful' in the occupational image had the highest score with 3.69, 'Dentist and companionship are strong' in the occupational image had the lowest score with 2.21. 'It need expert knowledge and a skilled technology' in the work image had the highest score with 3.69, 'Health medical treatment side of health technique is occupation.' in the work image had the lowest score with 3.69. 'It always work busily' in the personal image had the highest score with 3.69, 'It is value and is effect work.' in the personal image had the lowest score with 3.69. 'An employment is easy after license acquisition.' in the social image had the highest score with 3.69, 'It admit independence' in the social image had the lowest score with 3.69. Conclusion : Dental technition research in order to image improvement and recognition, as the medical professional must construct the desirable dental technition image and recognition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.5
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pp.1064-1069
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2013
In this paper, we propose a Musical Score Recognition with SOM and Enhanced ART-1 Algorithm. First, we apply Hough transform and Otsu's binarization to the original BMP format image and extract notes from separated passages by histogram analysis with removing staff lines. Then extracted musical notes are normalized to same size by SOM algorithm and ART-1 algorithm plays the learning and recognition role. The experiment verifies that the proposed method is quite effective on printed musical score recognition.
We propose an efficient pre-classification algorithm extracting candidate words to reduce the recognition time in a large-vocabulary recognition system and also propose the use of spectral and temporal smoothing of the observation probability to improve its classification performance. The proposed algorithm computes the coarse likelihood score for each word in a lexicon using the observation probabilities of speech spectra and duration information of recognition units. With the proposed approach we could reduce the computational amount by 74% with slight degradation of recognition accuracy in 1160-word recognition system based on the phoneme-level HMM. Also, we observed that the proposed coarse likelihood score computation algorithm is a good estimator of the likelihood score computed by the Viterbi algorithm.
In order to investigate the recognition of processed foods, use of food labeling, and their influencing factors in adolescents, 277(male 125, female 152) middle school students were conveniently selected from Cheonan city, and were surveyed by self-recording questionnaire on June, 2000. Subjects' parents were also surveyed using the similar questionnaire. Food labels of all 222 processed foods collected from stores around schools, were well labeled in most items, but food additives(35.6%) and the origin of major ingredient(27.0) were not well indicated. The recognition score of processed foods was 55.0 out of a full score 100 in students and 68.5 in parents. The scores of students were positively correlated with those of their parents and with father's education years, while negatively correlated with snacking expenses. The rate of reading food labels was significantly different between students(51.3%) and their parents(89.9%). The main purposes of reading food labels, in case of students, were to check expiry date(93.7%), price(70.4%), and how to eat(46.5%) in order. While in parents, those were to check expiry date(95.6%), additives(59.0%), and manufacturer(45.8%). Similarly, the most three important items in food labels were expiry date, price, and quantity to the students, but to the parents they were expiry date, manufacturer, and ingredient. The most significant reason not to confirm food labels was because of small size and complication of labels. The students who did not read food labels had more snacking money and more frequent snacking, and showed lower recognition score of processed food, compared with the students who read food labels. In conclusion, the students did not well recognise processed foods and only a half of them read food labels at purchasing. The recognition score of processed foods, snacking moneys, and snacking frequency may be influencing factors on the reading of food labels in students. The high recognition of processed food of parents may positively affect the students' recognition, but did not affect directly the reading food labels.
Purpose: This study was performed to investigate the attitude and recognition on how to describe the elderly of elementary school students. Methods: The subject of this study was total 806 students of 4, 5, 6 grade at 2 elementary schools in Gyunggi-do. The data were collected through self-reporting questionnaires for a month. Results: First, the score of attitude about the elderly was 107.8 and image score was the highest. Second, there were significant differences in the attitude about the elderly according to grade, birth order of siblings, domestic atmosphere, and economic status, domestic education on respect about the elderly, and education about the elderly at school. Third, there were significant differences in the attitude about the elderly according to parent-grandparent relationship, health and economic status of grandparents, meeting frequency with grandparents. Fourth, the score of word recognition about the elderly was 43.3 and social score was the highest. fifth, there were significant differences in recognition on how to describe the elderly according to grade, birth order of siblings of students and parents, domestic atmosphere, and economic status, domestic education on respect about the elderly. Sixth, there were significant differences in recognition on how to describe according to parent-grandparent relationship, health status and economic status of grandparents, meeting frequency with grandparents. Lastly, The attitude and recognition about the elderly showed significant positive relationship. Conclusion: We should provide qualitative education programs to improve the attitude and recognition about the elderly of elementary school students.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.3984-4005
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2017
Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.
Automatic gain control(AGC) is used in hearing aids to compensate for the hearing level as to reduced dynamic range. AGC is consisted of the main 4 factors which are compression threshold, compression ratio, attack time, and release time. This study especially focus on each individual need for optimum release time parameters that can be changed within 7 certain range such as 12, 64, 128, 512, 2094, and 4096ms. To estimate the effect of various release time in AGC, twelve normal hearing and twelve hearing impaired listeners are participated. The stimuli are used by one syllable and sentence which have the same acoustic energy respectively. Then, each of score of the word recognition score is checked in quiet and noise conditions. As a result, it is verified that most people have the different best recognition score on specific release time. Also, if hearing aids is set by the optimum release time in each person, it is helpful in speech recognition and discrimination.
The influence of acquisition environment on music score images captured by a camera has not yet been seriously examined. All existing Optical Music Recognition (OMR) systems attempt to recognize music score images captured by a scanner under ideal conditions. Therefore, when such systems process images under the influence of distortion, different viewpoints or suboptimal illumination effects, the performance, in terms of recognition accuracy and processing time, is unacceptable for deployment in practice. In this paper, a novel, lightweight but effective approach for dealing with the issues caused by camera based music scores is proposed. Based on the staff line information, musical rules, run length code, and projection, all regions of interest are determined. Templates created from inverse filter are then used to recognize the music symbols. Therefore, all fragmentation and deformation problems, as well as missed recognition, can be overcome using the developed method. The system was evaluated on a dataset consisting of real images captured by a smartphone. The achieved recognition rate and processing time were relatively competitive with state of the art works. In addition, the system was designed to be lightweight compared with the other approaches, which mostly adopted machine learning algorithms, to allow further deployment on portable devices with limited computing resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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