For sign languages are main communication means among hearing-impaired people, there are communication difficulties between speaking-oriented people and sign-language-oriented people. Automated sign-language recognition may resolve these communication problems. In sign languages, finger spelling is used to spell names and words that are not listed in the dictionary. There have been research activities for gesture and posture recognition using glove-based devices. However, these devices are often expensive, cumbersome, and inadequate for recognizing elaborate finger spelling. Use of colored patches or gloves also cause uneasiness. In this paper, a vision-based finger spelling recognition system is introduced. In our method, captured hand region images were separated from the background using a skin detection algorithm assuming that there are no skin-colored objects in the background. Then, hand postures were recognized using a two-dimensional grid analysis method. Our recognition system is not sensitive to the size or the rotation of the input posture images. By optimizing the weights of the posture features using a genetic algorithm, our system achieved high accuracy that matches other systems using devices or colored gloves. We applied our posture recognition system for detecting Korean Sign Language, achieving better than $93\%$ accuracy.
셀룰러 시스템에서의 음영 지역 해소 및 전송 용량 증대를 위해 중계기의 중요성은 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 RF 중계기는 중계된 전송 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신 안테나에 수신되는 궤환 간섭 신호가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RF 중계기의 성능 개선을 위해 상관도를 적용한 Sign-Sign LMS(Least Mean Square)를 제안하였다. 기존 알고리즘의 제곱된 에러를 최소화하기 위해 가중치 벡터는 입력 신호와 오차 신호의 부호에 취하고, 이를 활용하여 갱신된다. 제안된 간섭 제거기는 기존 방식과 비교하여 MSE(Mean Square Error) 측면에서 최대 10 dB의 성능 이득을 가진다.
In this paper, a modified adaptive sign (MAS) algorithm based on a mixed norm error criterion is proposed. The mixed norm error criterion of be minimized is constructed as a combined convex function of the mean-absolute error and the mean-absolute error to the third power. A convergence analysis of the MAS algorithm is also presented. Under a set of mild assumptions, a set of nonlinear evolution equations that characterizes the statistical mean and mean-squared behavior of the algorithm is derived. Computed simulations are carried out to verify the validity of our derivations.
This paper presents the establishment of the wavelet transform domain sign algorithm and performance analysis by using wavelet filter such as multiplier-free QMF which don't require multiple computation.
Gradient-type algorithms for adaptive IIR notch filters are very attractive in terms of both performances and computational requirements. Generally, it is quite difficult to assess their performances analytically. There have been several trials to analyze such adaptive algorithms as the sign and the plain gradient algorithms for some types of adaptive IIR notch filters, but many of them still remain unexplored. Furthermore, analysis techniques used in those trials can not be directly applied to different types of adaptive IIR notch filters. This paper presents a detailed performance analysis of the sign algorithm for a well-known adaptive IIR notch filter with constrained poles and zeros, which can not be done by just applying the related existing analysis techniques, and therefore has not been attempted yet. The steady-state estimation error and mean square error (MSE) of the algorithm are derived in closed forms. Stability bounds of the algorithm are also assessed. extensive simulations are conducted to support the analytical findings.
본 논문에서는 곱셈연산이 필요치 안은 변형 비적 적응필터(MMADF : Modified Multiplication-free adaptive Filter) 알고리즘을 제안하고 수렴특성을 해석하였다. 제안한 구조는 DPCM(Differential Pulse Code Modulation)과 Sign 알고리듬을 이용한 MADF 구조에서 1차 필터를 첨가한 구조이다. 해석방법은 계수 비정렬벡터와 그 자기상관행렬의 수렴을 유도하였다. 수렴특성을 평가하기 위하여 분할등기(FSE : Fractionally Spaced Equallizer)에 적용하였으며, Sign 알고리듬, MADF 알고리듬, MMADF 알고리듬을 사용하여 정상상태오차와 수렴속도로 특성을 비교평가 하였다. MMADF 알고리듬을 FSE에 적용한 결과 안정된 수렴특성을 나타내었으며, 동일한 정상상태오차를 갖는 조건에서 시뮬레이션한 결과 기존의 Sign 및 MADF 알고리듬에 비해 신호특성 및 수렴속도가 개선 되었다.
인터넷의 발전과 스마트 디바이스의 확산으로 e-book에 대한 수요가 늘고 있다. 그러나 청각 손실로 정확한 언어를 배우기 어려운 청각장애인은 텍스트로만 이루어진 e-book 서비스를 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 e-book의 문장을 읽어 수화 동영상으로 제공하는 안드로이드 기반 애플리케이션 프로그램을 설계하고 구현하였다. e-book의 한국어 문장을 수화 언어로 번역하기 위해 형태소 분석에 기반한 알고리즘을 사용하였다. 제안한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계는 수화 표현을 위한 문장 요소 제거, 2단계는 수화 표현의 변환 및 시제 표현, 3단계는 수화 높임말 용어 변경 및 위치 이동이다. 또한 수화 번역 품질에 대한 평가 방안을 제시하고 100개의 기준 문장에 대해 제안한 알고리즘을 통한 번역 결과의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 sign estimation technique (3)을 기초로 한 radix-4 모듈라 곱셈 알고리즘을 제안한다. Sign estimation technique은 carry와 sum의 형태로 표현되는 수에서 부호를 알아내는 것이다. 이 방법은 5비트 carry look-ahead adder로 구현이 가능하다. RSA와 같은 암호화 시스템에서는 모듈라 곱셈이 하드웨어의 성능을 좌우한다. 제안한 알고리즘은 modulus가 n 비트인 경우, 모듈라 곱셈 수행시 일반적인 알고리즘의 약 반 클럭 (n/2+3) 사이클만 필요하다. 그래서 매우 큰수의 modulus 사용하는 RSA 암호시스템에서 모듈라 멱승 연산에 매우 효율적이다. 또한 모듈라 곱셈의 하드웨어 성능을 향상하기 위해, CSA (Carry Save Adder)의 맨 마지막 출력에 사용되는 CPA (Carry Propagation Adder) 대신 고속 덧셈기(7)를 사용하였다. 모듈라 멱승 계산이 n 클럭이 소요되는 RL binary 방법을 적용하여 1024 비트 데이터를 RSA 암호화하는데 n(n/2+3) 클럭 사이클만 소요된다.
본 논문은 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하여 시각장애인을 위한 표지판을 검출하고 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 크게 표지판 검출 단계와 표지판 인식 단계로 나눠지는데 표지판 검출 단계에서는 영상에서 응집 채널 특징을 추출한 뒤 아다부스트 분류기를 적용하여 표지판 관심영역을 검출하였고, 표지판 인식 단계에서는 검출한 표지판 관심영역들에 합성곱 신경망을 적용하여 어떤 표지판인지 인식하였다. 본 논문에서는 미검출된 표지판의 개수가 최대한 감소하도록 아다부스트 분류기를 설계하였고, 딥러닝 알고리즘을 사용하여 인식 정확도를 높임으로써 검출 단계에서 발생한 양성 오류들을 제거시켰다. 실험 결과, 제안된 방법의 양성 오류 개수가 다른 방법들의 양성 오류 개수보다 효과적으로 감소했음을 확인하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.237-250
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2015
This paper describes a hardware-oriented algorithm and its conceptual implementation in a real-time speed limit traffic sign detection system on an automotive-oriented field-programmable gate array (FPGA). It solves the training and color dependence problems found in other research, which saw reduced recognition accuracy under unlearned conditions when color has changed. The algorithm is applicable to various platforms, such as color or grayscale cameras, high-resolution (4K) or low-resolution (VGA) cameras, and high-end or low-end FPGAs. It is also robust under various conditions, such as daytime, night time, and on rainy nights, and is adaptable to various countries' speed limit traffic sign systems. The speed limit traffic sign candidates on each grayscale video frame are detected through two simple computational stages using global luminosity and local pixel direction. Pipeline implementation using results-sharing on overlap, application of a RAM-based shift register, and optimization of scan window sizes results in a small but high-performance implementation. The proposed system matches the processing speed requirement for a 60 fps system. The speed limit traffic sign recognition system achieves better than 98% accuracy in detection and recognition, even under difficult conditions such as rainy nights, and is implementable on the low-end, low-cost Xilinx Zynq automotive Z7020 FPGA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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