The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.7
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pp.1092-1099
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2017
This paper proposes a novel way of vehicle detection and classification based on image features. There are two main processes in the proposed system, which are database construction and vehicle classification processes. In the database construction, there is a tight censorship for choosing appropriate images of the training set under the rigorous standard. These images are trained using Haar features for vehicle detection and histogram of oriented gradients extraction for vehicle classification based on the support vector machine. Additionally, in the vehicle detection and classification processes, the region of interest is reset using a number plate to reduce complexity. In the experimental results, the proposed system had the accuracy of 0.9776 and the $F_1$ score of 0.9327 for vehicle classification.
This research develops a methodology for standard design of spatial Database utilizing the disaster ethnography. Especially, the disaster response operation is sensitive to the size of the disaster, location, damage situation, resource a variability, etc. Moreover, there are many unknown and unexpected factors that will affect the disaster response strategy. But, the future Crisis Management Systems is needed that past disaster teaching. In another words, from now on the response systems need to prepare several scenarios and spatial data and manual etc. before the disaster. Then, this research is the experimental research which examined the relationship between the disaster-ethnography and the GIS spatial data of disaster.
State-of-the-art speaker recognition systems may work better for the English language. However, if the same system is used for recognizing those who speak different languages, the systems may yield a poor performance. In this work, the decisions of a Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) and a learning vector quantization (LVQ) are combined to improve the recognition performance of a multilingual speaker identification system. The difference between these classifiers is in their modeling techniques. The former one is based on probabilistic approach and the latter one is based on the fine-tuning of neurons. Since the approaches are different, each modeling technique identifies different sets of speakers for the same database set. Therefore, the decisions of the classifiers may be used to improve the performance. In this study, multitaper mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) are used as the features and the monolingual and cross-lingual speaker identification studies are conducted using NIST-2003 and our own database. The experimental results show that the combined system improves the performance by nearly 10% compared with that of the individual classifier.
Jung Sung Yun;Kim Min Sung;Son Jong Mok;Bae Keun Sung;Kang Jeom Ja
Proceedings of the KSPS conference
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2003.05a
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pp.119-122
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2003
In general, triangular shape filters are used in the filter bank when we get the MFCCs from the spectrum of speech signal. In [1], a new feature extraction approach is proposed, which uses specific filter shapes in the filter bank that are obtained from the spectrum of training speech data. In this approach, principal component analysis technique is applied to the spectrum of the training data to get the filter coefficients. In this paper, we carry out speech recognition experiments, using the new approach given in [1], for a large amount of telephone speech data, that is, the telephone speech database of Korean connected digit released by SITEC. Experimental results are discussed with our findings.
K-SEC(Korean-Spoken English Corpus) is a kind of speech database that is being under construction by the authors of this paper. This article discusses the needs of the K-SEC from various academic disciplines and industrial circles, and it introduces the characteristics of the K-SEC design, its catalogues and contents of the recorded database, exemplifying what are being considered from both Korean and English languages' phonetics and phonologies. The K-SEC can be marked as a beginning of a parallel speech corpus, and it is suggested that a similar corpus should be enlarged for the future advancements of the experimental phonetics and the speech information technology.
Sleit, Azzam;Abu Dalhoum, Abdel Llatif;Qatawneh, Mohammad;Al-Sharief, Maryam;Al-Jabaly, Rawa'a;Karajeh, Ola
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.1
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pp.211-227
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2011
Content Based Image Retrieval (CBIR) is an approach for retrieving similar images from an image database based on automatically-derived image features. The quality of a retrieval system depends on the features used to describe image content. In this paper, we propose an image clustering system that takes a database of images as input and clusters them using k-means clustering algorithm taking into consideration color, texture and shape features. Experimental results show that the combination of the three features brings about higher values of accuracy and precision.
Kim, Young-Choon;Joo, Hae-Jong;Kim, Young-Baek;Rhee, Sang-Yong
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.2
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pp.95-102
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2011
In this paper, a Mobile Continuous Query Processing System (MCQPS) is designed to solve problems related to database hoarding, maintenance of shared data consistency, and optimization of logging. These problems are caused by weak connectivity and disconnection of wireless networks inherent in mobile database systems under mobile client-server environments. We show the superiority of the proposed MCQPS by comparing its performance to the Client-Intercept-Server (C-I-S) model. In addition, several experimental results show the effectiveness of our proposed indexing structure and methodology for real-time continuous queries.
Almost every die for automobiles must be corrected or remodeled for minor geometrical changes or fur better hardness characteristics by an arc welding process. Although many other kinds of arc welding processes have been automated with robots, the molten metal deposition process for die remodeling still depends entirely on experienced welders. In this study, a database for bead shapes with respect to welding parameters is constructed through experiments to automate molten metal deposition by the arc welding process. Changes in the welding parameters for inclined base metal are studied to consider the effect of die geometries on the welding process.
The purpose of this study is to establish a CAD (Computer Aided Design) system for research and development(R&D) of a new product. In the R&D process of a new product, the design objects are frequently redesigned based on the experimental results obtained with prototypes. The CAD/CAE systems (which is based on computer simulation of physical phenomena) are effective in reducing the number of useless prototypes of a new product. These kinds of conventional CAD/CAE systems do not provide a function to reflect the experimental results to the redesign process, however. This paper proposes a methodology to establish the CAD system, which possesses the engineering model of a designed object in the model database, and refines the model on the basis of experimental results of prototype. The blackboard inference model has been applied to infer model refinement and redesign counterplan by using insufficient knowledge of R&D process of new products.
Gulsan, Mehmet Eren;Cevik, Abdulkadir;Kurtoglu, Ahmet Emin
Computers and Concrete
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v.15
no.2
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pp.279-304
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2015
In this study, reliability analyses of steel fiber reinforced concrete (SFRC) corbels based on stochastic finite element were performed for the first time in literature. Prior to stochastic finite element analysis, an experimental database of 84 sfrc corbels was gathered from literature. These sfrc corbels were modeled by a special finite element program. Results of experimental studies and finite element analysis were compared and found to be very close to each other. Furthermore experimental crack patterns of corbel were compared with finite element crack patterns and were observed to be quite similar. After verification of the finite element models, stochastic finite element analyses were implemented by a specialized finite element module. As a result of stochastic finite element analysis, appropriate probability distribution functions (PDF's) were proposed. Finally, coefficient of variation, bias and strength reduction (resistance) factors were proposed for sfrc corbels as a consequence of stochastic based reliability analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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