A biometric system determines the identity of a person by measuring physical features that can distinguish that person from others. Since biometric features have many variations and can be easily corrupted by noises and deformations, it is necessary to apply machine learning techniques to treat the data. When applying the conventional machine learning methods in designing a specific biometric system, however, one first runs into the difficulty of collecting sufficient data for each person to be registered to the system. In addition, there can be an almost infinite number of variations of non-registered data. Therefore, it is difficult to analyze and predict the distributional properties of real data that are essential for the system to deal with in practical applications. These difficulties require a new framework of identification and verification that is appropriate and efficient for the specific situations of biometric systems. As a preliminary solution, this paper proposes a simple but theoretically well-defined method based on a statistical test theory. Our computational experiments on real-world data show that the proposed method has potential for coping with the actual difficulties in biometrics.
The survey targeted 270 men and women in their from their 20s-50s who live in Seoul and Gyeonggi-do. The purpose of this study was to investigate the effect of the vocation of beauty worker on job satisfaction and self-development. The questionnaire was administered from January 5th to March 10th, 2020, and 243 responses were used for statistical analysis. 27 unanswered or unfaithful questionnaires were disregarded. Using SPSS WIN 21.0 was applied for statistical processing. First, the data was analyzed using descriptive statistical analysis, factor analysis, and reliability verification, For validity verification, one-way variance analysis, correlation analysis, and simple regression analysis were used. The results of this study are as follows. First, upon examining the hypothesis that vocation has a positive (+) effect on job satisfaction, a significant positive (+) influence was shown, and it was found that it was determined vocation is an important factor in job satisfaction for beauty industry professionals. Second, upon examining the hypothesis that vocation has a positive (+) effect on self- development, a significant positive (+) correlation was found between the self-development of beauty industry professionals and job satisfaction. Third, upon examining the hypothesis that occupational vocation has a positive (+) effect on self- development, a significant positive (+) correlation was shown between self-development and job satisfaction of beauty industry professionals.
감마나이프 방사선수술은 일회에 고방사선량을 조사하는 치료 전략에 기초하기 때문에 렉셀감마플랜의 결과물에 대한 독립적인 검증은 환자의 안전성을 보장하고 치료 오류의 위험을 최소화하는데 중요한 절차 중 하나이다. 기존에 개발된 여러 검증 방법들의 구현을 통해 통계적으로 검토하고 치료에 시도했다. 이 연구의 목적은 감마나이프 치료에 대해 제안된 여러 검증방법의 정확도를 적용하고 평가하는 것이었다. 본 연구에서 감마나이프방사선 수술에 의해 치료된 두개 내 병변을 가진 10명의 환자가 포함되었다. 우리는 최대 선량, 임의의 점에서의 선량, 등선량중심점에서의 치료시간에 관하여 제안된 알고리즘과 렉셀감마플랜으로 획득한 데이터를 비교 하였다. 모든 데이터는 두 개의 상이한 측정 기법을 비교하기 위해 사용되는 통계적 방법인 대응표본 t 검정에 의해 분석되었다. 10가지 사례에서 최대 선량의 통계적 유의성은 제안된 검증방법과 렉셀감마플랜 사이에 관찰되지 않았다. 평균 최대 선량의 차이는 -0.53 Gy에서 3.71 Gy범위내였다. 제안된 검증방법과 렉셀감마플랜에 의해 계산된 임의의 점에서의 선량 또한 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 우리는 등선량중심점에서의 치료시간에 대한 조직최대비율 알고리즘과 렉셀감마플랜사이에 p=0.021인 통계적인 차이가 발견되었다. 통계적 분석에 의하면 제안된 검증방법은 감마나이프 방사선수술의 최상의 치료계획을 위해 최대 선량과 임의의 점에서의 선량을 고려할 때 렉셀감마플랜과 상당히 일치한다고 볼 수 있다. 제안된 검증방법들은 과다선량 조사 가능성을 최소화하기 위한 통상적인 정도관리 절차의 일부분으로 통합될 수 있다고 여겨진다.
The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.
진단검사에서 민감도와 특이도가 선택편향에 영향을 받을 때, 진단검사의 각층에서의 민감도와 1-특이도의 비로 얻어지는 층화우도비도 편의가 존재하게 된다. 따라서 편의가 있는 층화우도비로 찾아진 최적절사점도 잘못된 값이 된다. 본 연구에서는 Begg과 Greenes (1983)에 의해 제안된 수정 민감도와 특이도를 층화우도비에 적용하여, 선택편향이 수정되는 최적절사점을 찾아보았다. 그리고 선택편향이 최적절사점에 미치는 영향을 선택편향 수정인자를 통해 설명하였다.
Precipitation forecasts from MM5 have been verified for the period 1989-2001 over Yeongdong region to show a tendency of model forecast. We select 57 events which are related with the heavy snowfall in Yeongdong region. They are classified into three precipitation types; mountain type, cold-coastal type, and warm type. The threat score (TS), the probability of detection (POD), and the false-alarm rate (FAR) are computed for categorical verification and the mean squared error (MSE) is also computed for scalar accuracy measures. In the case of POD, warm, mountain, and cold-coastal precipitation type are 0.71, 0.69, and 0.55 in turn, respectively. In aspect of quantitative verification, mountain and cold-coastal type are relatively well matched between forecasts and observations, while for warm type MM5 tends to overestimate precipitation. There are 12 events for the POD below 0.2, mountain, cold-coastal, warm type are 2, 7, 3 events, respectively. Most of their precipitation are distributed over the East Sea nearby Yeongdong region. These events are also shown when there are no or very weak easterlies in the lower troposphere. Even in the case that we use high resolution sea surface temperature (about 18 km) for the boundary condition, there are not much changes in the wind direction to compare that with low resolution sea surface temperature (about 100 km).
We propose a new method of generating client models for HMM based text-dependent speaker verification system with only a small amount of training data. To make a client model, statistical methods such as segmental K-means algorithm are widely used, but they do not guarantee the quality or reliability of a model when only limited data are avaliable. In this paper, we propose a blind speech segmentation based on level building DTW algorithm as an alternative method to make a client model with limited data. In addition, considering the fact that voiced sounds have much more speaker-specific information than unvoiced sounds and energy of the former is higher than that of the latter, we also propose a new score evaluation method using the observation probability raised to the power of weighting factor estimated from the normalized log energy. Our experiment shows that the proposed methods are superior to conventional HMM based speaker verification system.
Lee, Young Seung;Choi, Sung Woong;Park, Seung Keun
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.192-194
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2013
This paper proposes a validation model using a reverberation chamber for verification of the effectiveness and accuracy of the statistical power balance (PWB) method. The PWB method treats electromagnetic (EM) field distributions in certain environments as a representative value of an "ensemble" average, so a reverberation chamber is utilized as a testing apparatus to experimentally simulate the sets of measurement field "ensemble" inside a complex environment. Measurements are performed with various test conditions for environmental loss using flat absorbers, and front and side doors of the chamber. Comparison between the PWB analysis and the measurement results shows good agreement, indicating the usefulness of this statistical analysis method for stating the electromagnetic field inside the EM zone as a representative value to general structures.
Purpose: In this study, we propose the precision guided munitions verification methodology using the statistical analysis method has been proposed. and it can be applied to the precision guided munitions quality assurance work. Methods: This modeling is based on Failure Mode and Effects Analysis, Statistical Process Control, Defense Quality Managerment System, Production Readiness Review, Manufacturing Readiness Assesment and so on. Results: The Process Control Modeling that has the following procedures ; searching the critical to quality, statistical analysis by process, verify process. Moreover, the effectiveness of the methodology is verified by applying to the precision guided munitions. Conclusion: To achieve a analysis methods of statistical process control and verify process for precision guided munitions.
It was verified that a speaker verification system improved its performances of EER by regularizing log likelihood ratio, using background speaker models. Recently the wireless mobile phones are becoming more dominant communication terminals than wired phones. So the need for building a speaker verification system on mobile phone is increasing abruptly. Therefore in this paper, we had some experiments to examine the performance of speaker verification based on mobile phone's voices. Especially we are focused on the performance variations in EER(Equal Error Rate) according to several background speaker's characteristics, such as selecting methods(MSC, MIX), number of background speakers, aging factor of speech database. For this, we constructed a speaker verification system that uses GMM(Gaussin Mixture Model) and found that the MIX method is generally superior to another method by about 1.0% EER. In aspect of number of background speakers, EER is decreasing in proportion to the background speakers populations. As the number is increasing as 6, 10 and 16, the EERs are recorded as 13.0%, 12.2%, and 11.6%. An unexpected results are happened in aging effects of the speech database on the performance. EERs are measured as 4%, 12% and 19% for each seasonally recorded databases from session 1 to session 3, respectively, where duration gap between sessions is set by 3 months. Although seasons speech database has 10 speakers and 10 sentences per each, which gives less statistical confidence to results, we confirmed that enrolled speaker models in speaker verification system should be regularly updated using the ongoing claimant's utterances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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