• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.21-26
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• 2001

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위해서 expectation-maximization (EM) 방식을 이용하여 잡음의 평균값을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 온라인상의 인식용 음성이 직접 Bayesian 적응을 위해서 사용되며, 또한 훈련데이터를 이용하여 잡음의 평균값에 대한 사전 (prior) 분포를 알아낸 후 Bayesian 적응시에 이용한다. 잡음 음성의 모델링을 위해서는 PMC (parallel model combination) 방식을 이용하였고, 제안된 방식을 이용하여 자동차 잡음 환경 하에서 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 PMC 방식에 비해서 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.243-248
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• 2015

인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.295-300
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• 2015

사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.19-22
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• 2006

In this paper we present a vision based place recognition method which uses Bayesian method with feed back of image retrieval. Both Bayesian method and image retrieval method are based on interest features that are invariant to many image transformations. The interest features are detected using Harris-Laplacian detector and then descriptors are generated from the image patches centered at the features' position in the same manner of SIFT. The Bayesian method contains two stages: learning and recognition. The image retrieval result is fed back to the Bayesian recognition to achieve robust and confidence. The experimental results show the effectiveness of our method.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.273-278
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• 2014

HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.852-859
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• 2019

With the development of IT technology and smart devices, various applications utilizing image information are being developed. In order to provide an intuitive interface for pronunciation recognition, there is a growing need for research on pronunciation recognition using mouth feature values. In this paper, we propose a system to distinguish Korean vowel pronunciations by detecting feature points of lips region in images and applying Bayesian based learning model. The proposed system implements the recognition system based on Bayes' theorem, so that it is possible to improve the accuracy of speech recognition by accumulating input data regardless of whether it is speaker independent or dependent on small amount of learning data. Experimental results show that it is possible to effectively distinguish Korean vowels as a result of applying probability based Bayesian classification using only visual information such as mouth shape features.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.573-578
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• 2001

This research proposes a generalized local feature structure named "LSG(Local Surface Group) for model-based 3D object recognition". An LSG consists of a surface and its immediately adjacent surface that are simultaneously visible for a given viewpoint. That is, LSG is not a simple feature but a viewpoint-dependent feature structure that contains several attributes such as surface type. color, area, radius, and simultaneously adjacent surface. In addition, we have developed a new method based on Bayesian theory that computes a measure of how distinct an LSG is compared to other LSGs for the purpose of object recognition. We have experimented the proposed methods on an object databaed composed of twenty 3d object. The experimental results show that LSG and the Bayesian computing method can be successfully employed to achieve rapid 3D object recognition.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.7-11
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• 2016

일반적인 어휘 인식 시스템은 백색 잡음과 음성을 인식하는 환경에서 여러 음성의 혼재되어 정확한 음성을 인식하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 음성 인식을 위해 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택적으로 추출하기 위한 방법과 베이시안 기법을 융합 방법을 제안한다. 음성의 선택적 추출을 위해 필터 뱅크 주파수 응답 계수를 사용한다. 하며, 이를 위해 모든 가능한 두 관측치의 조합에 대해 변수 관측치를 사용하며, 음성 신호 정보를 가지고 선택적 음성 특징 추출을 위해 잡음은 출력에 대한 에너지 비율을 구한다. 이것은 음성 특징을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 베이시안 기법의 어휘 인식을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 기존의 HMM과 CHMM 방법과 비교한 결과 잡음 환경에서의 인식률이 2.3% 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.959-960
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• 2011