The conventional credit card number recognition system generally needs a card to be placed in a designated location before its processing, which is not an ideal user experience especially for people with visual impairment. To improve the user experience, this paper proposes a novel algorithm that can automatically detect the location of a credit card number based on the fact that a group of sixteen digits has a fixed aspect ratio. The proposed algorithm first performs morphological operations to obtain multiple candidates of the credit card number with >4:1 aspect ratio, then recognizes the card number by testing each candidate via OCR and BIN matching techniques. Implemented with OpenCV and Firebase ML, the proposed scheme achieves 77.75% accuracy in the credit card number recognition task.
Speech recognition has recently been investigated to produce more reliable recognition results in a noisy environment, by integrating diverse sources of information into the result derivation-level or producing new results through post-processing the prior recognition results. In this paper we propose a method which uses the user's usage patterns and the context information in speech command recognition for personal mobile devices to improve the recognition accuracy in a noisy environment. Sequential usage (or speech) patterns prior to the current command spoken are used to adjust the base recognition results. For the context information, we use the relevance between the current function of the device in use and the spoken command. Our experiment results show that the proposed method achieves about 50% of error correction rate over the base recognition system. It demonstrates the feasibility of the proposed method.
In this paper we introduce a quiz application program that digitizes the analogue quiz game. We digitize the quiz components such as quiz proceeding, participants recognition, problem presentation, volunteer recognition who raises his hand first, answer judgement, score addition, winner decision, etc, which are manually performed in the normal quiz game. For automation, we obtained the depth images from the kinect camera which comes into the spotlight recently, so that we located the quiz participants and recognized the user-friendly defined gestures. Analyzing the depth distribution, we detected and segmented the upper body parts and located the hands' areas. Also, we extracted hand features and designed the decision function that classified the hand pose into palm, fist or else, so that a participant can select the example that he wants among presented examples. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.3
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pp.189-206
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2010
This research analysed 73 samples to find out the recognition of librarians working in domestic public libraries from the information user's views. This research analyzed public library user's usual recognition level of librarian's work attitude, qualification, and service lever based of group of gender. For this, this research stands on the basis of previous researches and 3 types of modified questionnaire; recognition level of librarian's work attitude, recognition level of librarian's qualification, and recognition level of communication between librarians and information users using on nominal scale and interval scale. The research's result showed study outcome of librarian's work attitude was generally low with the mean of 2.81. Second, librarian's qualification of being a specialist was low with the mean of 2.84. Lastly, satisfaction of communication service level between information users and librarians was low with the mean of 2.89. Male and Female groups showed the difference of acknowledgement between each questions.
Mobile devices are becoming increasingly sophisticated and the latest generation of smartphones now incorporates many diverse and powerful sensors. These sensors include acceleration sensor, magnetic field sensor, light sensor, proximity sensor, gyroscope sensor, pressure sensor, rotation vector sensor, gravity sensor and orientation sensor. The availability of these sensors in mass-marketed communication devices creates exciting new opportunities for data mining and data mining applications. In this paper, we describe and evaluate a system that uses phone-based accelerometers to perform activity recognition, a task which involves identifying the physical activity that a user is performing. To implement our system, we collected labeled accelerometer data from 10 users as they performed daily activities such as "phone detached", "idle", "walking", "running", and "jumping", and then aggregated this time series data into examples that summarize the user activity 5-minute intervals. We then used the resulting training data to induce a predictive model for activity recognition. This work is significant because the activity recognition model permits us to gain useful knowledge about the habits of millions of users-just by having them carry cell phones in their pockets.
As the use of computer has been popularized these days, an active research is in progress to make much more convenient and natural interface compared to the existing user interfaces such as keyboard or mouse. For this reason, there is an increasing interest toward Microsoft's motion sensing module called Kinect, which can perform hand motions and speech recognition system in order to realize communication between people. Kinect uses its built-in sensor to recognize the main joint movements and depth of the body. It can also provide a simple speech recognition through the built-in microphone. In this paper, the goal is to use Kinect's depth value data, skeleton tracking and labeling algorithm to recognize information about the extraction and movement of hand, and replace the role of existing peripherals using a virtual mouse, a virtual keyboard, and a speech recognition.
In recent years, the Augmented Reality Technology is improving in order to support the user-oriented interaction depending on growing trend in smart phones. In this paper, we present the Realistic Experience App. Contents which help the smart phone users experience the real situations by using the Object Recognition Technology of the tourist attractions and the users' location information. The developed system pinpoints both the location of the user and that of the tourist spot object through the GPS of the smart phone and the information of Beacon, providing the realistic experience contents about the tourist attraction after estimating the distance and the direction between the user and the place. The Realistic Experience App. Contents are expected not only to impress the culture of Jeju on the tourists but also to increase the potential to uncover the unknown tourist attractions and improve the image of Jeju as one of the best sightseeing cities.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.3
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pp.159-168
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1996
In this paper, the natural language dialogue understanding sytem, based on discourse information and plan recognition, is designed and implemented. The system needs to analyze the user's input utterance and acquire the discoruse information to perform plan recognition and facilitate cooperative response. This paper proposes the mehtod of controlling a dialogue, based on the algorithm for extracting the discourse information. When the discourse information for dialogue understanding is extracted, the information-based value in feature structure that is obtained form korean parser is used. And the system makes use of the structure. Thus it can offer the response that the user wants to take, and let the dialogue to study in utterance level and enhance the efficiency of dialogue understanding. In this paper, we apply the system to the hotel reservation domain and show the mehtod of using the discoruse information to control the dialogue.
This paper deals with the recognition algorithm of walking will based on torque estimation. Recently, concern about walking assistant aids is increasing according to the increase in population of elder and handicapped person. However, most of walking aids don't have any actuators for its movement. So, general walking aids have weakness for its movement to upward/download direction of slope. To overcome the weakness of the general walking aids, many researches for active type walking aids are being progressed. Unfortunately it is difficult to control aids during its movement, because it is not easy to recognize user's walking will. Many kinds of methods are proposed to recognize of user's walking will. In this paper, we propose walking will recognition algorithm by using torque estimation from wheels. First, we measure wheel velocity and voltage at the walking aids. From these data, external forces are extracted. And then walking will that is included by walking velocity and direction is estimated. Here, all the processes are verified by simulation and experiment in the real world.
In this paper, we propose a novel security system using hand gesture recognition. Proposed system does not create a password as numbers, but instead, it creates unique yet simple pattern created by user's hand movement. Because of the fact that individuals have different range of hand movement, speed, direction, and size while drawing a pattern with their hands, the system will be able to accurately recognize only the authorized user. To evaluate the performance of our system, various patterns were tested and the test showed a satisfying result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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