• Journal of Power Electronics
• /
• 제16권1호
• /
• pp.217-226
• /
• 2016

A new method is proposed based on a hidden Markov model (HMM) to estimate and analyze battery states of health. Battery system health states are defined according to the relationship between internal resistance and lifetime of cells. The source data (terminal voltages and currents) can be obtained from vehicular battery models. A characteristic value extraction method is proposed for HMM. A recognition framework and testing datasets are built to test the estimation rates of different states. Test results show that the estimation rates achieved based on this method are above 90% under single conditions. The method achieves the same results under hybrid conditions. We can also use the HMMs that correspond to hybrid conditions to estimate the states under a single condition. Therefore, this method can achieve the purpose of the study in estimating battery life states. Only voltage and current are used in this method, thereby establishing its simplicity compared with other methods. The batteries can also be tested online, and the method can be used for online prediction.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권10호
• /
• pp.3211-3229
• /
• 2022

To solve the problems existing in the process of Weibo disaster rumor recognition, such as lack of corpus, poor text standardization, difficult to learn semantic information, and simple semantic features of disaster rumor text, this paper takes Sina Weibo as the data source, constructs a dataset for Weibo disaster rumor recognition, and proposes a deep learning model BERT_AT_Stacked LSTM for Weibo disaster rumor recognition. First, add adversarial disturbance to the embedding vector of each word to generate adversarial samples to enhance the features of rumor text, and carry out adversarial training to solve the problem that the text features of disaster rumors are relatively single. Second, the BERT part obtains the word-level semantic information of each Weibo text and generates a hidden vector containing sentence-level feature information. Finally, the hidden complex semantic information of poorly-regulated Weibo texts is learned using a Stacked Long Short-Term Memory (Stacked LSTM) structure. The experimental results show that, compared with other comparative models, the model in this paper has more advantages in recognizing disaster rumors on Weibo, with an F1_Socre of 97.48%, and has been tested on an open general domain dataset, with an F1_Score of 94.59%, indicating that the model has better generalization.

• 산업융합연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.23-29
• /
• 2019

차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권10호
• /
• pp.1323-1329
• /
• 2021

손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권2호
• /
• pp.503-523
• /
• 2022

Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.

• ETRI Journal
• /
• 제32권6호
• /
• pp.921-931
• /
• 2010

It has been shown that the principal subspace-based multichannel Wiener filter (MWF) provides better performance than the conventional MWF for suppressing interference in the case of a single target source. It can efficiently estimate the target speech component in the principal subspace which estimates the acoustic transfer function up to a scaling factor. However, as the input signal-to-interference ratio (SIR) becomes lower, larger errors are incurred in the estimation of the acoustic transfer function by the principal subspace method, degrading the performance in interference suppression. In order to alleviate this problem, a principal subspace modification method was proposed in previous work. The principal subspace modification reduces the estimation error of the acoustic transfer function vector at low SIRs. In this work, a frequency-band dependent interpolation technique is further employed for the principal subspace modification. The speech recognition test is also conducted using the Sphinx-4 system and demonstrates the practical usefulness of the proposed method as a front processing for the speech recognizer in a distant-talking and interferer-present environment.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.24-33
• /
• 1998

Independent Component analysis (ICA) is a new statistical method for extracting statistically independent components from their linear instantaneous mixtures which are generated by an unknown linear generative model. The recognition model is learned in unsupervised manner so that the recovered signals by the recognition model become the possibly scaled estimates of original source signals. This paper addresses the neural learning approach to ICA. As recognition models a linear feedforward network and a linear feedback network are considered. Associated learning algorithms for both networks are derived from maximum likelihood and information-theoretic approaches, using natural Riemannian gradient [1]. Theoretical results are confirmed by extensive computer simulations.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.269-274
• /
• 2004

기존 음성 인식의 실세계 적용에서 큰 문제점은 잡음이다. 본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 잡음 성분을 분리해 내는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음이 섞인 음성 신호에 독립성분분석(ICA:Independent Component Analysis)을 사용한 암묵신호 분리(blind source separation)를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 잡음이 혼합된 음성 신호에 독립성분분석을 전처리(preprocessing) 과정에 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 깨끗한 음성 신호에 음악과 거리잡음을 섞었을 경우 인식률이 잡음 없는 음성의 인식률보다 각각 최대 14.98%, 13.78%까지 저하되었다. 그러나 독립성분분석으로 복원된 음성의 경우 잡음 없는 음성의 인식률 수준(각각 97.39%, 96.49%)으로 나타났으며, 독립성분분석을 이용한 음성의 잡음 제거가 인식률 향상에 좋은 결과를 가져옴을 확인 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.1377-1382
• /
• 2012

본 논문에서는 가전기기에 탑재 된 FND에 표시되는 부호화 된 코드를 스마트폰으로 촬영하여 이로부터 원문데이터를 추출하는 인식기법에 대해 제안한다. 제안하는 스마트폰 기반의 FND 인식 기법은 먼저 차영상을 이용하여 입력되는 영상에서 FND의 위치를 추정한 뒤 RGB값 클러스터링을 통해 Segment를 추출한다. 다음으로 기울어진 Segment에 대한 정규화 과정을 거친 뒤 상대적인 거리를 이용하여 각각의 Segment를 인식한다. 실험을 통해 실제 스마트폰에서 사용 시 속도와 인식률이 모두 양호함을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.55-60
• /
• 2017

The pulmonary function test (PFT) is an essential data source for evaluating the effect of drugs on the lungs or the status of lung function. However, the numeric values of PFT cannot be easily used for clinical studies without labor-intensive manual efforts, because PFTs are usually recorded as image files. This study was aimed at constructing a de-identified, open-access PFT database with various clinical information. For constructing the PFT database, optical character recognition (OCR), regular expression, and the parsing technique were used to extract alphanumeric data from the PFT images in a Korean tertiary teaching hospital. This longitudinal observational database contains 413,000 measurements of PFT from 183,000 patients.