• 제목/요약/키워드: changes of recognition

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바이모달 정보를 이용한 기절상황인식 시스템에 관한 연구 (A Study on the Recognition System of Faint Situation based on Bimodal Information)

  • 소인미;정성태
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.225-236
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    • 2010
  • 본 논문은 카메라 영상 정보와 기울기 센서 정보를 통합한 바이모달 응급상황 인식방법을 제안한다. 제안된 방법은 어느 한 센서가 오작동 하거나 사용자가 착용형 기울기 센서를 착용하지 않거나, 영상 획득의 어려움이 있는 욕실과 같은 곳에 있는 경우에도 응급 상황을 감지하여 센서 간에 상호 협력과 보완을 함으로써 응급 상황을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 HMM 학습 및 인식을 통해 걷는 동작, 바닥에 앉는 동작, 소파에 앉는 동작, 눕는 동작, 기절 동작을 판단할 수 있도록 하였다. 영상의 특징 벡터와 기울기 센서의 특징 벡터를 결합하여 학습하고 인식했을 때, 인식률의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 다양한 조명의 변화에도 적응적 배경 모델을 통해 움직이는 객체를 강건하게 검출할 수 있어서 높은 인식률을 유지할 수 있었다.

빛의 변화에 강건한 차량번호판 인식방법 (Vehicle License Plate Recognition Method Robuse to Changes in Lighting Conditions)

  • 남기환;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.160-164
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    • 2005
  • 자동차 번호판 자동인식에서 어두운 조명에서나 날씨가 좋지 않을 경ㅇ 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 차량의 영상에서 흔들림이 없고, 밝은 햇빛에서 어두운 조명상태까지의 다양한 환경을 수용할 수 있는 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안한 방법은 투시광선을 서로 다른 세기를 갖는 두 개의 빔(beam)으로 분리한 다음 CCD 카메라를 사용하여 두 개의 포착된 이미지를 조합하여 물체가 움직일 때도 동요 없는 이미지를 산출하였다. 실험결과로써 466 개의 움직이는 차량영상을 이용한 결과 98.7%의 인식률을 얻을 수 있었다.

Semi-Supervised Learning Based Anomaly Detection for License Plate OCR in Real Time Video

  • Kim, Bada;Heo, Junyoung
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제9권1호
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    • pp.113-120
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    • 2020
  • Recently, the license plate OCR system has been commercialized in a variety of fields and preferred utilizing low-cost embedded systems using only cameras. This system has a high recognition rate of about 98% or more for the environments such as parking lots where non-vehicle is restricted; however, the environments where non-vehicle objects are not restricted, the recognition rate is about 50% to 70%. This low performance is due to the changes in the environment by non-vehicle objects in real-time situations that occur anomaly data which is similar to the license plates. In this paper, we implement the appropriate anomaly detection based on semi-supervised learning for the license plate OCR system in the real-time environment where the appearance of non-vehicle objects is not restricted. In the experiment, we compare systems which anomaly detection is not implemented in the preceding research with the proposed system in this paper. As a result, the systems which anomaly detection is not implemented had a recognition rate of 77%; however, the systems with the semi-supervised learning based on anomaly detection had 88% of recognition rate. Using the techniques of anomaly detection based on the semi-supervised learning was effective in detecting anomaly data and it was helpful to improve the recognition rate of real-time situations.

중소기업 품질시스템 운영 방안에 관한 연구 (A study on Quality System Management in Small and Medium Enterprises)

  • 박노국
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.120-127
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    • 2005
  • 본 논문에서는 현재 강원도 중소기업들이 기업경쟁력을 높이기 위해 실시하고있는 품질경영 방안에 대해 연구하였다. 연구결과 강원도에 위치한 중소기업에서 실시하고있는 활동은 고객 중심의 품질경영과 자동화, 신기술, 공정개선을 위한 활동 및 ISO 9000인증 획득에 많은 관심을 갖고 있으며, 다음으로 5S에 의한 공장합리화${\cdot}$제안제도에도 관심을 두고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 대상인 기업은 고객 만족을 위한 제품/서비스를 제공함으로써 경쟁회사보다 시장성 우위를 확보하고, 가격경쟁력을 확보하려 노력하고 있는 것으로 분석되었다.

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손동작 인식 시스템을 위한 동적 학습 알고리즘 (Dynamic Training Algorithm for Hand Gesture Recognition System)

  • 배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.1348-1353
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    • 2007
  • 본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

Hidden Markov Model과 Karhuman Loevs Transform를 이용한 얼굴인식 (A Face Recognition using the Hidden Markov Model and Karhuman Loevs Transform)

  • 김도현;황선기;강용석;김태우;김문환;배철수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.3-8
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    • 2011
  • 본 논문은 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터베이스 안에서 누구인지를 식별하는 얼굴인식 방법을 제안하였으며, 또한 HMM과 KLT를 이용한 얼굴인식 알고리즘의 수행결과를 비교, 분석하였다. 얼굴인식 방법으로 측정벡터는 직교변환(Karhuman Loevs Trans-form : KLT)의 상관관계를 이용하여 얻은 HMM의 정역학특성을 사용하여 HMM 기존의 얼굴인식 방법에서 인식률을 개선하였으며, 실험결과로써 조명의 조건에 따른 여러 가지 복잡한 주변 상황변화에서도 제안된 방식의 효율성을 입증할 수 있었다.

손동작 인식 시스템을 위한 동적 학습 알고리즘 (Dynamic Training Algorithm for Hand Gesture Recognition System)

  • 김문환;황선기;배철수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.51-56
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    • 2009
  • 본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

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밝기, 명암도, 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 (Face Recognition Robust to Brightness, Contrast, Scale, Rotation and Translation)

  • 이형지;정재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제40권6호
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    • pp.149-156
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    • 2003
  • 본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.

인공지능 기반 객체 인식을 위한 최적 학습모델 구축 방안에 관한 연구 (A Study on How to Build an Optimal Learning Model for Artificial Intelligence-based Object Recognition)

  • 양환석
    • 융합보안논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.3-8
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    • 2023
  • 4차 산업혁명으로 많은 산업 분야에 커다란 변화가 일어나고 있으며, 그중에서도 인공지능을 활용한 융합기술에 활발한 연구가 진행되고 있다. 그중에서도 인공지능을 활용한 객체 인식과 인식 결과를 활용한 디지털 전환(Digital Transformation) 분야에서 그 요구가 나날이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지내에 글자, 심볼, 선을 정확하게 인식하고 인식 결과를 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 표준화 포맷의 파일로 저장하기 위해 최적의 학습모델 구축 방법을 제안하였다. 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하기 위하여 인식 대상별 특성을 분석한 후 최적의 인식 기법을 선택하였다. 그다음으로 인식 대상별 인식률을 향상시키기 위하여 최적의 학습 모델 구축 방안을 제안하였다. 글자, 심볼, 선 인식의 순서와 가중치를 다르게 설정하여 인식 결과를 확인하였으며, 인식 후처리에 대한 방안도 마련하였다. 최종적인 인식 결과는 시뮬레이션 등 다양한 처리에 활용될 수 있는 표준화 포맷으로 저장하였다. 본 논문에서 제안한 최적의 학습 모델 구축에 대한 우수한 성능은 실험을 통해 확인할 수 있었다.

음성인식기술의 문화변동에 대한 인문학적 대응에 관한 연구 (A study on the humanistic measure about cultural changes of voice recognition technology)

  • 육현승;조병철
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권8호
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    • pp.21-31
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    • 2015
  • 최근 음성인식기술의 향상은 세계를 새로운 구비문화의 시대로 이끌 것이다. 그것은 문자를 기반으로 하는 존재하지 않았던 말문화의 시대이며 문화적 혁명이 될 수 있다. 본 연구는 언어와 문자의 기반에 뿌리를 두고 인간을 탐구하는 인문학의 입장에서 이러한 말과 글의 상보적 관계가 야기할 수 있는 미래의 문화적 문제에 대응하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 최근 변화되고 있는 글문화에서 말문화의 양상을 논의하고, 음성인식기술의 변화에 대해 점검한 이후, 그것이 야기할 수 있는 문화적 변동의 가능성과 문제성을 논의하게 될 것이다. 이에 대한 예상 가능성으로는 말하기와 쓰기의 상보성, 사적 문화의 공적문화로의 확대, 동시적 병행성의 가능성 등을 논하고, 문제점으로는 음성의 새로운 기호화 필요성, 생활세계로의 확대에 대한 준비, 그리고 한국문화의 글로벌 기업 종속에 저항해야 할 필요성들을 논의하였다. 본 연구는 새로운 음성인식기술과 문화변동의 가능성에 대한 단초적 연구로서, 이후 구체적이고 세분화된 후속연구들을 여는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.