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이철구,이우람,김진영,Lee, Chul-Ku,Lee, Woo-Ram,Kim, Jing-Young 한국생산제조학회 2009 한국생산제조학회지 Vol.25 No.1
An experimental study was performed to select cutting parameters for better quality-products in hard metals such as steels. Usually, a hard metal can be cut with a rotary cutting knife and the process provides a good cutting quality result. However, the cutting machine is much sensitive in cutting conditions because of its complicated mechanism. By this reason, careful processing conditions must be taken to improve the quality of the products. This experimental study for better quality products with a rotary cutting knife was carried out with two main factors; cutting speeds and cutting and pooling forces. A two-dimensional profile measuring instrument is used to evaluate its cutting faces and the effects of processing factors are analyzed by a commercial software.
시각 음성인식을 위한 영상 기반 접근방법에 기반한 강인한 시각 특징 파라미터의 추출 방법
송민규(Song Min Gyu),Thanh Trung Pham,민소희(So Hee Min),김진영(Jing Young Kim),나승유(Seung You Na),황성택(Hwang Sung Taek) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.3
음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타, 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논하고 그에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 히스토그램 매칭, 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, 선형마스크, DCT, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출하였다. 실험결과, 제안된 방법에 의해 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약21%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다. In spite of development in speech recognition technology, speech recognition under noisy environment is still a difficult task. To solve this problem, Researchers has been proposed different methods where they have been used visual information except audio information for visual speech recognition. However, visual information also has visual noises as well as the noises of audio information, and this visual noises cause degradation in visual speech recognition. Therefore, it is one the field of interest how to extract visual features parameter for enhancing visual speech recognition performance. In this paper, we propose a method for visual feature parameter extraction based on image-base approach for enhancing recognition performance of the HMM based visual speech recognizer. For experiments, we have constructed Audio-visual database which is consisted with 105 speackers and each speaker has uttered 62 words. We have applied histogram matching, lip folding, RASTA filtering, Liner Mask, DCT and PCA. The experimental results show that the recognition performance of our proposed method enhanced at about 21% than the baseline method.