KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2690-2701
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2013
Humans are able to recognize small number of people they know well by the way they walk. This ability represents basic motivation for using human gait as the means for biometric identification. Such biometric can be captured at public places from a distance without subject's collaboration, awareness or even consent. Although current approaches give encouraging results, we are still far from effective use in practical applications. In general, methods set various constraints to circumvent the influence factors like changes of view, walking speed, capture environment, clothing, footwear, object carrying, that have negative impact on recognition results. In this paper we investigate the influence of walking speed variation to different visual based gait recognition approaches and propose normalization based on geometric transformations, which mitigates its influence on recognition results. With the evaluation on MoBo gait dataset we demonstrate the benefits of using such normalization in combination with different types of gait recognition approaches.
Quality system management adapted by small and medium enterprises in Kangwon province to enhance the competitiveness was studied. Variance analysis on several questionnaire answers was performed. Motives for acquiring the accreditation, such as product export, adjustment to international trend, enhancement of brand/product recognition, CEO's mind change, and management innovation, have been changed significantly among business types. Mind changes after the accreditations were setting company's first priority on quality, enhanced recognition on compliance of in-house standards and regulations, employee's performance with the recognition of quality. Amongst service problems to maintain the ace reditations were difficulties in maintaining the recognition of the company's finality management, labor increase to maintain the ISO 9000 enforcement team, and financial burden to keep the accreditation. Quality recognition after the accreditations was significantly improved in setting company's first priority on quality, enhanced recognition on compliance of in-house standards and regulations, employee's performance with the recognition of quality.
In this paper, we consider the implementation of connected digit recognition system and the several approaches to improve its performance. To implement efficiently the fixed or variable length digit recognition system, finite state network (FSN) is required. We merge the word network algorithm that implements the FSN with one pass dynamic programming search algorithm that is used for general speech recognition system for fast search. To find the efficient modeling of digit recognition system, we perform some experiments along the various conditions to affect the performance and summarize the results.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we use Affine SIFT to detect affine invariant local descriptors for face recognition under large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm. SIFT algorithm is scale and rotation invariant, which is powerful for small viewpoint changes in face recognition, but it fails when large viewpoint change exists. In our scheme, Affine SIFT is used for both gallery face and probe face, which generates a series of different viewpoints using affine transformation. Therefore, Affine SIFT allows viewpoint difference between gallery face and probe face. Experiment results show our framework achieves better recognition accuracy than SIFT algorithm on FERET database.
홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.
Hair style is an expression of beauty for individuals and at the same time a clear social representation. It may be regarded as a means of knowing social recognition about social values and groups of the moment. The hair style clearly discriminated so-called the new woman, emerged during Chosun's modernization, and the old woman. Thus the purpose of this study is to examine changes in social recognition about the behavioral style of the new woman by relating them with women' s movements and with changes in female education policies. Results of the study can be described as follows. First, the new women in the 1920s were evaluated positive as those who were leading struggles against Japan and enlightenment campaigns. But between the 1920s and the 1930s, those women were thought to be negative in that they were appearance-oriented, extravagant and sticking themselves to reality. Second, how a variety of social figures recognized short-hair was determined here through reviewing the mass media of the 1920s. At that time, some men were positive about short-hair like feminists while others denied the convenience of the hair style in life and were negative about the new women's individualism and pursuance of luxurious appearance. Third, there were both positive and negative social recognitions about short-hair in the 1930s. which were supported by the mass media of that time.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제2권1호
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pp.25-30
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2024
Kodály hand signs are symbols that intuitively represent pitch and note names based on the shape and height of the hand. They are an excellent tool that can be easily expressed using the human body, making them highly engaging for children who are new to music. Traditional hand signs help beginners easily understand pitch and significantly aid in music learning and performance. However, Kodály hand signs have distinctive features, such as the ability to indicate key changes or chords using both hands and to clearly represent accidentals. These features enable the effective use of Kodály hand signs. In this paper, we aim to investigate the changes in recognition rates according to the complexity of scales by creating a device for learning Kodály hand signs, teaching simple Do-Re-Mi scales, and then gradually increasing the complexity of the scales and teaching complex scales and children's songs (such as "May Had A Little Lamb"). The learning device utilizes accelerometer and bending sensors. The accelerometer detects the tilt of the hand, while the bending sensor detects the degree of bending in the fingers. The utilized accelerometer is a 6-axis accelerometer that can also measure angular velocity, ensuring accurate data collection. The learning and performance evaluation of the Kodály learning device were conducted using Python.
As the basic analysis to solve the stop consonants in phoneme based speech recognition using Back Propagation learning algorithm, changes in hidden units, training set and iteration. Also we propose an efficient processing method of separation between consonants and vowels.
This study aimed to analyze the effect of demographic characteristics of consumers and quality recognition factors on purchase intention of organic wine, and to provide preliminary data necessary for the development of wine industry. By factor analysis of collected surveys, quality recognition factors of both the experienced and non-experienced group of organic wine environment/health, varieties of grapes, price, and four brand elements. First, among demographic characteristics, only income level hae a significant influence on the changes in quality recognition causes. Each of quality recognition causes of organic wine had a significant relation with purchase intent. The result of our analysis suggested that 'environment/health' was most influential for the experienced group, and 'health' was most influential for the non-experienced group. Therefore, this hypothesis is supported.
Korean unvoiced phonemes consist of nonstationary parts comparing that the vowels and nasal consonants consist of quasi-stationary part. And some phonemes, which have smae point of articulation but differnt manner of articulation, has similar characteristics, so it makes to be hard to distinguish each other. A new method usin gchanges and characteristics of acoustic properties of these phonemes to improve recognition rate are proposed. And because these changes and cahracteristics evidently occur in continuous speech except some unvoiced consonants are articulated as voiced phoneme in case to be used as an midial between voiced phonemes, this method can be applied easily. The features of the frames extracted to represent each phonemes are used asinputs to the hierarchical neural network. And with these results final decision for phoneme recognition is made thorugh post processing which the new method is applied to. Through the experimental recognition results for 9 unvoiced consonants which belong to bilabial, alveolar, and velar phoneme series, 89.4% recognition rate to distinguish in same phoneme series is obtained, and 85.6% recognition rate is obtained in case of including cistinguishing phoneme series.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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