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김호연(Hoyon Kim),조성배(Sung-Bae Cho),김진형(Jin H Kim) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
음성인식이나 문자인식과 같이 시간에 따라 변화하는 입력열의 클래스를 결정하는 문제에 널리 응용되고 있는 은닉 마르코프 모델은 그 출력이 P(y/λ)라는 가정을 기초로 이루어 진다. 은닉 마르코프 모델의 출력이 P(y/λ)가 되려면 모델의 출력이 확률조건이 ∑_yP(y/λ)=10을 만족해야 한다. 하지만, 일반적은 은닉 마르코프 모델은 이러한 조건을 만족시키지 못한다. 본 논문에서는 확률조건을 만족시키기 위한 모델의 제약조건을 제시하고 이러한 조건이 있을 때 모델의 출력이 확률조건을 만족한다는 것을 증명하였다. 여기에서 제시된 제약조건하에서 구성된 은닉 마르코프 모델을 사용하면 출력값을 직접 확률값으로 간주할 수 있기 때문에 후처리 과정에서 사용되는 여러가지 확률값과 쉽게 결합할 수 있을 것이다.
은닉 마르코프 모델 기반 손 제스처 적출을 위한 임계치 모델
이현규(Hyeon-Kyu Lee),김호연(Hoyon Kim),김진형(Jin H. Kim) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.1
본 논문에서는 실시간 제스처 인식 시스템을 위하여 연속적인 손동작으로부터 제스처 부분을 적출(spotting)하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 제스처의 구분문제(segmentation problem)를 해결할 수 있고 시공간적인 변이를 흡수할 수 있는 은닉 마르코프 모델에 기초를 두고 있다. 특히, 입력패턴으로부터 제스처가 아닌 패턴의 제거를 위하여, 임계치 모델(threshold model)이라는 새로운 모델을 도입하여 입력패턴의 임계 유사도를 계산하고 이를 이용하여 입력패턴이 제스처 패턴과 얼마나 유사한 지를 판정해 주도록 한다. 제안된 방법을 이용하면 연속적인 손동작으로부터 93.38%의 신뢰도로 의미있는 제스처를 추출할 수 있다. This paper proposes a new method of gesture spotting which extracts meaningful gestures from continuous hand motions for real-time gesture recognition systems. The proposed method is based on the HMM which can solve segmentation problem and can absorb spatio-temporal variability of gestures. To remove oem-gesture patterns from input patterns, we introduce a new model called a threshold model that generates threshold likelihood of an input pattern and is used to qualify an input pattern as a gesture. The proposed approach has extracted meaningful gestures from continuous hand motions with 93.38% reliability.