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A Recognition System for Multi-Form Korean Characters Based on Hierarchical Temporal Memory
남해보,배선갑,배종민,강현석 한국멀티미디어학회 2009 멀티미디어학회논문지 Vol.12 No.12
Traditional character recognition systems usually aim at characters with simple variation. With the development of multimedia technology, printed characters may appear more diversely. Existing recognition technologies can’t deal with Hangul recognition effectively in diverse environments. This paper presents a recognition system for multi-form Korean characters called RSMFK, which is based on the model of Hierarchical Temporal Memory (HTM). Our system can effectively recognize the printed Korean characters of different fonts, scales, rotation, noise and background. HTM is a model which simulates the neocortex of human brain to recognize and memorize intelligently. Experimental results show that RSMFK performs a good recognition rate of 97.8% on average, which is proved to be obviously improved over the conventional methods.
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중소 제조업을 위한 HTM 기반의 부품 이미지 인식 시스템의 개발
배선갑,이대한,조건화,남해보,성기원,배종민,강현석,Bae, Sun-Gap,Lee, Dae-Han,Diao, Jian-Hua,Nan, Hai-Bao,Sung, Ki-Won,Bae, Jong-Min,Kang, Hyun-Syug 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.4
It is necessary to develop a system of judging whether or not the parts are defective easily at low cost, especially in a small scale factory which manufactures a large variety of products in small amounts. To develop such system, we require to recognize objects using human's cognitive ability under various circumstances. Human's high intelligence originates mostly from neocortex of human brain. The HTM theory, which is proposed by Jeff Hopkins, is one of the recent researches to model the operation principle of neocortex. In this paper we developed PRESM (Parts image REcognition System for small scale Manufacturing industry) system based on the HTM theory to judge badness of manufactured products. As a result of application to the real field of workplace environments we identified the superiority of our recognition system. 소량으로 다품종을 생산하는 소규모 공장에서 적은 비용으로 쉽게 부품의 양 불량을 판별하는 시스템의 개발이 절실히 요구된다. 이러한 시스템의 개발을 위하여 다양한 환경에서도 물체를 인식할 수 있는 사람의 인식 능력과 같은 기능이 필요하다. 인간의 고등 지능은 대부분 두뇌의 신피질(neocortex)에서 비롯된다. 최근 이 신피질의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시키는 연구 중의 하나가 Jeff Hopkins가 제안한 HTM 이론이다. 본 논문은 이 HTM 이론을 적용하여 소량 다품종 부품 생산 현장에서 부품의 이미지를 인식하여 양 불량을 판별하는 시스템인 PRESM(Parts image REcognition System for small scale Manufacturing industry)을 개발하였다. 개발 결과를 현장에 적용해 본 결과 실제 환경에서 부품의 양 불량 판별이 우수한 것으로 확인되었다.
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지능형 홈을 위한 HTM 기반의 얼굴 이미지 인식 시스템의 개발
배선갑,이대한,조건화,남해보,김성진,강현석,배종민 한국멀티미디어학회 2009 멀티미디어학회논문지 Vol.12 No.7
This paper developed FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home), proposed by Hopkins, which was to recognize the face of family members applying for HTM system that integrates a principal movement of human brain's neocortex with computers. For the purpose of confirming a result of the works, we took real photographs of both clear and distorted images, but the result produced higher accuracy about the distorted images providing by a real environment as well as clear images. In addition, the existing studies were focused on the recognition of facial zone that it was difficult to adapt for System for intelligent home. However, this thesis developed a system suitable for intelligent home which corresponds a facial image to his or her name. 본 논문에서는 Hopkins가 제안한 인간두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 HTM 이론을 적용하여 가족 구성원들의 얼굴을 인식하는 지능형 홈을 위한 얼굴 이미지 인식 시스템인 FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home)를 개발하였다. 개발 결과를 확인하기 위해 실제 사진을 촬영하여 깨끗한 이미지와 왜곡된 이미지에 대하여 실험해 본 결과 깨끗한 이미지뿐만 아니라 실제 환경에서 흔히 입력되는 다양하게 왜곡된 얼굴 이미지에 대한 인식의 정확도가 높았다. 또한, 기존의 연구들은 얼굴영역 인식에 초점이 맞추어져 있어서 지능형 홈을 위한 시스템에 적용하기가 어려우나 본 연구는 얼굴 이미지와 그 사람의 이름을 일치시킨 것으로 지능형 홈에 적합한 시스템으로 개발하였다.
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