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Detecting Manic State of Bipolar Disorder Based on Support Vector Machine and Gaussian Mixture Model Using Spontaneous Speech
Zhongde Pan, Chao Gui, Jing Zhang, Jie Zhu, Donghong Cui 대한신경정신의학회 Psychiatry Investigation 6 Pages
대한신경정신의학회 Psychiatry Investigation 2018, 제 15권 제 7호 7 695-700 (6 pages)
Objective This study was aimed to compare the accuracy of Support Vector Machine (SVM) and Gaussian Mixture Model (GMM) in the detection of manic state of bipolar disorders (BD) of single patients and multiple patients. Methods 21 hospitalized BD patients (14 females, average age 34.5±15.3) were recruited after admission. Spontaneous speech was collected through a preloaded smartphone. Firstly, speech features [pitch, formants, mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC), linear prediction... -
Gaussian Mixture Model을 이용한 다중 범주 분류를 위한 특징벡터 선택 알고리즘
문선국, 최택성, 박영철, 윤대희, Moon. Sun-Kuk, Choi. Tack-Sung, Park. Young-Cheol, Youn. Dae-Hee 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 10 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2007, Vol.32 965-974 (10 pages)
가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)을 기반으로 GMM separation score을 측정함으로써 확률분포 및 분리 성능 추정의 정확도를 높였고, sequential forward selection 방법을 개선하여 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하는 알고리즘을 제안하여 다중 범주 분류의 성능을 높였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 특징벡터 선택 알고리즘과 기존의... -
Minimum Classification Error 방법 도입을 통한 Gaussian Mixture Model 환경음 인식성능 향상
한다정, 박아론, 박준규, 백성준, Han. Da-Jeong, Park. Aa-Ron, Park. Jun-Qyu, Baek. Sung-June 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 7 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2011, Vol.11 No.12 497-503 (7 pages)
본 연구에서는 환경음 인식 성능의 향상을 위하여 GMM의 훈련 방식에 MCE 도입을 제안하였다. 이는 환경음 데이터 모델링에 사용할 분류오류함수를 정의할 때 해당 클래스의 로그우도 뿐 아니라 다른 클래스의 로그우도도 같이 고려함으로써 변별력 있는 분류가 이뤄질 수 있게 한다. 모델의 파라미터는 전체 클래스를 고려한 손실함수를 정의하고, GPD(generalized probabilistic descent)알고리즘을 이용하여 추정하였다. 제안된 방법의 인식 성능 비교를 위해 모두 9가지 환경음을 전처리 과정과 MFCC(mel-frequency cepstral... -
Gaussian Mixture Model과 프레임 단위 유사도 추정을 이용한 유해동영상 필터링 시스템 구현
김민정, 정종혁, Kim. Min-Joung, Jeong. Jong-Hyeog 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2013, Vol.23 No.2 184-189 (6 pages)
있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우,... -
주파수 영역에서의 Gaussian Mixture Model 기반의 동시통화 검출 연구
이규호, 장준혁, Lee. Kyu-Ho, Chang. Joon-Hyuk 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2009, Vol.28 No.4 401-407 (7 pages)
(Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은... -
3GPP2 SMV의 실시간 음성/음악 분류 성능 향상을 위한 Gaussian Mixture Model의 적용
송지현, 이계환, 장준혁, Song. Ji-Hyun, Lee. Kye-Hwan, Chang. Joon-Hyuk 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2007, Vol.26 No.8 390-396 (7 pages)
음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적... -
Improved Algorithm for Fully-automated Neural Spike Sorting based on Projection Pursuit and Gaussian Mixture Model
Kim. Kyung-Hwan 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 9 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2006, Vol.4 No.6 705-713 (9 pages)
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음향 데이터 전송 시스템의 강인한 데이터 검출 성능을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 연구
송지현, 장준혁, 김문기, 김동건, Song. Ji-Hyun, Chang. Joon-Hyuk, Kim. Moon-Kee, Kim. Dong-Keon 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 6 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2011, Vol.48 No.4 136-141 (6 pages)
본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보여주는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템의 데이터 검출 성능 향상을 위한 방법을 제안하였다. 기존의 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템에 대해서 분석하고, 이를 기반으로 데이터 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력 벡터로 효과적으로 이용한다. 다양한 음원(rock, pop, classic, jazz)과 마이크-스피커 사이의 거리 (1∼5m)에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 MCLT 기반... -
3GPP2 SMV의 실시간 유/무성음 분류 성능 향상을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 연구
송지현, 장준혁, Song. Ji-Hyun, Chang. Joon-Hyuk 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 7 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2008, Vol.45 No.5 111-117 (7 pages)
패턴 인식에서 우수한 성능을 보이는 가우시안 혼합모델 (Gaussian mixture model, GMM)을 이용하여 비정상적인 잡음환경에서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)의 유/무성음 분류 알고리즘 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 기존의 SMV에 대해서 분석하고, 이론 기반으로 유/무성음 분류 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력벡터로 효과적으로 이용한다 다양한 잡음환경에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 SMV의 방법보다 우수한 유/무성음 분류 성능을 보였다. -
Color Image Segmentation Based on Morphological Operation and a Gaussian Mixture Model
이명은, 박순영, 조완현, Lee. Myung-Eun, Park. Soon-Young, Cho. Wan-Hyun 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 8 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2006, Vol.43 No.3 84-91 (8 pages)
본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를... -
손목 움직임 추정을 위한 Gaussian Mixture Model 기반 표면 근전도 패턴 분류 알고리즘
정의철, 유송현, 이상민, 송영록, Jeong. Eui-Chul, Yu. Song-Hyun, Lee. Sang-Min, Song. Young-Rok 대한의용생체공학회 Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & 7 Pages
대한의용생체공학회 Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & 2012, Vol.33 No.2 65-71 (7 pages)
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Active Shape 모델과 Gaussian Mixture 모델을 이용한 입술 인식
장경식, 이임건 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 7 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2003, Vol.30 No.5 454-460 (7 pages)
이 논문은 입술의 형태를 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술은 PDM(Point Distribution Model)을 기반으로 점들의 집합으로 표현하였다. 주성분 분석법을 적용하여 입술 모델을 구하고 모델에서 사용하는 형태계수의 분포를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 구하였다. 이 과정에서 계수를 정하기 위하여 EM(Expectation Maximization) 알고리듬을 사용하였다. 입술 경계선 모델은 입술을 구성하는 각 점과 주변 영역에서의 화소간 변화를 이용하여 구성하였으며 입술 탐색시 사용되었다. 여러 영상을 대상으로 실험한... -
형태계수의 Mixture Model을 이용한 입술 형태 표현과 입술 경계선 추출
장경식, 이임건, Jang. Kyung Shik, Lee. Imgeun 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 9 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2004, Vol.7 No.11 1531-1539 (9 pages)
본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture... -
Homogeneous Centroid Neural Network에 의한 Tied Mixture HMM의 군집화
박동철, 김우성, Park. Dong-Chul, Kim. Woo-Sung 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 6 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2006, Vol.31 853-858 (6 pages)
음성인식에서 TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model)은 자유 매개변수의 수를 감소시키기 위한 좋은 접근이지만, GPDF(Gaussian Probability Density Function) 군집화 오류에 의해 음성인식의 오류를 발생시켰다. 본 논문은 TMHMM에서 발생하는 군집화 오류를 최소화하기 위하여 HCNN(Homogeneous Centroid Neural Network) 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CNN(Centroid Neural Network)을 TMHMM상의 음향 특징벡터에 활용하였으며, 다른 상태에 소속된 확률밀도가 서로 겹쳐진 형태의 이질군집 지역에 더 많은... -
Gaussian 혼합모델 기반 조명 변화에 강건한 연기검출 알고리즘
박장식, 송종관, 윤병우, Park. Jang-Sik, Song. Jong-Kwan, Yoon. Byung-Woo 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 7 Pages
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 2012, Vol.7 No.4 733-739 (7 pages)
제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에... -
Universal Background Model 클러스터링 방법을 이용한 고속 화자식별
박주민, 서영주, 김회린, Park. Jumin, Suh. Youngjoo, Kim. Hoirin 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 9 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2014, Vol.33 No.3 216-224 (9 pages)
본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기... -
주파수 변이를 이용한 Parallel Model Combination 모델 적응에 기반한 잡음에 강한 음성인식
최숙남, 정현열, Choi. Sook-Nam, Chung. Hyun-Yeol 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 10 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2013, Vol.32 No.3 252-261 (10 pages)
환경 정보를 얻고 이를 음성 인식을 위한 모델 개선에 적용하여 성능향상을 도모하는 환경정보 지식에 기반한 주파수 변이 적응 PMC (Parallel Model Combination adaptation using frequency-variant based on environment - awareness : FV-PMC) 방법을 제안한다. 이 방법은 미리 분류된 각 잡음 군간의 평균 주파수 변이도를 미리 계산하여 임계치로 설정하고 미지의 잡음이 포함된 음성이 입력되면 각 잡음 군과의 주파수 변이도를 다시 계산하여 해당 잡음군의 임계치 보다 높을 경우 그 잡음 군의 잡음이 포함된 음성으로 간주하여... -
비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용한 터널 환경에서의 음향 사고 검지 방법
김남균(Nam Kyun Kim), 전광명(Kwang Myung Jeon), 김홍국(Hong Kook Kim) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 9호 27 265-273 (9 pages)
논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한... -
영상관제에 있어 객체 식별률 향상을 위한 클래스 분류 및 이상신호 감지 모듈 개선에 관한 연구
유주경, 김종배 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 10 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 4호 22 225-234 (10 pages)
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수학 학업성취도의 동질 성장모형과 변화 전환점 추적: 비선형 조각별 성장혼합모형의 적용
박희주, 류지훈 한국교육학회 교육학연구 32 Pages
한국교육학회 교육학연구 2022, 60권 4호 4 90-121 (32 pages)
종단연구에 있어 변화의 패턴을 찾아내어 성장을 예측하는 것이 가장 핵심적이라 할 수 있다. 그 변화의 패턴은 대부분 비선형의 형태로 나타나게 되는데, 본 연구에서는 비선형 모델 중 조각별 성장혼합모형을 활용하여, 이질적 성장모형의 존재가능성과 알려지지 않은 전환점을 찾아냄으로써 성장모형을 예측하고자 한다. 이를 확인하기 위해 베이지안 추정 방법과 최대우도법을 조각별 성장혼합모형에 활용하였다. 실증적 자료인 서울교육종단연구(SELS-2010) 데이터를 활용하여 학생들의 수학 학업성취도가 시간이 지남에 따라 어떠한... -
Multilevel Multiple-Group Latent Profile Analysis of Instructional Practices in Science: Cross-national Comparison between Korea and Japan
Son Yoonhee, Hong Yujung, Park Hyun-Jeong, Kim Junok 한국교육학회 교육학연구 30 Pages
한국교육학회 교육학연구 2021, 59권 7호 3 55-84 (30 pages)
This study aims to extend the multi-group latent profile approach proposed by Morin et al. (2016) to a multilevel context and to provide an illustration with real-world data. Specifically, multilevel multiple-group latent profile analysis (MMLPA) models were fitted following seven steps to classify students according to their perception of instructional practices in science classrooms and to compare the latent profiles of two countries using Korean and Japanese data from the Programme for... -
High-energy-density activated carbon electrode for organic electric-double-layer-capacitor using carbonized petroleum pitch
Poo Reum Choi, Sang-Gil Kim, Ji Chul Jung, Myung-Soo Kim 한국탄소학회 Carbon Letters 11 Pages
한국탄소학회 Carbon Letters 2017, Vol.22 8 70-80 (11 pages)
Activated carbons (ACs) have been used as electrode materials of electric double-layer capacitors (EDLC) due to their high specific surface areas (SSA), stability, and ecological advantages. In order to make high-energy-density ACs for EDLC, petroleum pitch (PP) precarbonized at 500?1000°C in N2 gas for 1 h was used as the electrode material of the EDLC after KOH activation. As the pre-carbonization temperature increased, the SSA, pore volume and gravimetric capacitance tended to decrease, but... -
One-step synthesis of dual-transition metal substitution on ionic liquid based N-doped mesoporous carbon for oxygen reduction reaction
Ulziidelger Byambasuren, Yukwon Jeon, Dorjgotov Altansukh, Yunseong Ji, Yong-Gun Shul 한국탄소학회 Carbon Letters 12 Pages
한국탄소학회 Carbon Letters 2016, Vol.17 No.1 8 53-64 (12 pages)
Nitrogen (N)-doped ordered mesoporous carbons (OMCs) with a dual transition metal system were synthesized as non-Pt catalysts for the ORR. The highly nitrogen doped OMCs were prepared by the precursor of ionic liquid (3-methyl-1-butylpyridine dicyanamide) for N/C species and a mesoporous silica template for the physical structure. Mostly, N-doped carbons are promoted by a single transition metal to improve catalytic activity for ORR in PEMFCs. In this study, our N-doped mesoporous carbons were... -
X-means 확장을 통한 효율적인 집단 개수의 결정
허경용, 우영운, Heo. Gyeong-Yong, Woo. Young-Woon 한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 9 Pages
한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2008, Vol.12 No.4 772-780 (9 pages)
K-means는 알고리즘의 단순함과 효율적인 구현이 가능함으로 인해 군집화를 위해 현재까지 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 하지만 K-means는 집단의 개수가 사전에 결정되어야 하는 근본적인 문제점이 있다. 이 논문에서는 BIC(Bayesian information criterion) 점수를 이용하여 효율적으로 집단의 개수를 추정할 수 있는 X-means 알고리즘을 확장한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 X-means 방법을 따르면서 집단이 임의의 분산 행렬을 가질 수 있도록 함으로써 X-means 알고리즘이 원형 집단만을 허용함에... -
Real-Time Vehicle License Plate Detection Based on Background Subtraction and Cascade of Boosted Classifiers
Sarker. Md. Mostafa Kamal, Song. Moon Kyou 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 11 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2014, No.0 909-919 (11 pages)
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비디오 셧의 감정 관련 특징에 대한 통계적 모델링
박현재, 강행봉 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 9 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2003, Vol.28 1200-1208 (9 pages)
확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인... -
배경 분리 기반의 실시간 객체 추적을 위한 개선된 적응적 배경 혼합 모델
김영주, Kim. Young-Ju 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2005, Vol.10 No.6 187-194 (8 pages)
반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을... -
GMM과 클러스터링 기법에 의한 뉴로-퍼지 시스템 모델링
김승석, 곽근창, 유정웅, 전명근, Kim. Sung-Suk, Kwak. Keun-Chang, Ryu. Jeong-Woong, Chun. Myung-Geun 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2002, Vol.12 No.6 571-576 (6 pages)
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의... -
혼합 가우시안 모델과 민쉬프트 필터를 이용한 깊이 맵 부호화 전처리 기법
박성희, 유지상, Park. Sung-Hee, Yoo. Ji-Sang 한국정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 9 Pages
한국정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2011, Vol.15 No.5 1155-1163 (9 pages)
방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하...
