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영상기반의 안정적 수신호 인식기를 위한 손동작 패턴 설계 방법
손수원(Suwon Shon),배정훈(Jounghoon Beh),양철종(Cheoljong Yang),왕한(Han Wang),고한석(Hanseok Ko) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.4
본 논문에서는 수신호 인식기에 쓰이기 위한 분별성 있는 손동작을 만드는 방법을 제안한다. 기존의 수화DB에서 손의 움직임을 분석하여 기본 동작이 되는 4가지의 모션 프리미티브를 선정하였으며, 선정된 모션 프리미티브를 조합하여 구별성 있는 ‘기본 손동작 집합‘을 제작하였다. 제안하는 ‘기본 손동작 집합‘ 의 구별성을 증명하기 위하여 ’기본 손동작 집합‘ 인식기를 만들고 인식결과를 확인하였다. 사용된 인식기는 hidden Markov model (HMM) 을 기반으로 제작되었다. 기본 손동작 인식 task에 대한 성능평가 결과 99.01%로써 각 모델 간에 높은 구별성을 보이는 것을 확인할 수 있었다. This paper proposes a language set of hand motions for enhancing the performance of vision-based hand signal recognizer. Based on the statistical analysis of the angular tendency of hand movements in sign language and the hand motions in practical use, we construct four motion primitives as building blocks for basic hand motions. By combining these motion primitives, we design a discernable ‘fundamental hand motion set’ toward increasing the hand signal recognition. To demonstrate the validity of proposed designing method, we develop a ‘fundamental hand motion set’ recognizer based on hidden Markov model (HMM). The recognition system showed 99.01% recognition rate on the proposed language set. This result validates that the proposed language set enhances discernaility among the hand motions such that the performance of hand signal recognizer is improved.
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손수원(Suwon Shon),배정훈(Jounghoon Beh),양철종(Cheoljong Yang),왕한(Han Wang),고한석(Hanseok Ko) 제어로봇시스템학회 2011 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.17 No.4
This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding human’ hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of ‘8 hand signal set’which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, ‘8 hand signal set’shows 97.07% recognition rate while the ‘aseline hand signal set’shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the ‘8 hand signal set’connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.
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Text Independent Speaker Verficiation Using Dominant State Information of HMM-UBM
손수원,노진상,김성수,이재원,고한석,Shon, Suwon,Rho, Jinsang,Kim, Sung Soo,Lee, Jae-Won,Ko, Hanseok The Acoustical Society of Korea 2015 韓國音響學會誌 Vol.34 No.2
본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM) - Universal Background Model(UBM)의 주 상태 정보 기반의 i-vector 추출 기술을 제안한다. Ergodic HMM이 UBM을 추정하는데 쓰였으며, 이를 통해 동일 화자 음성에도 다양하게 존재하는 특성을 HMM states로 분류할 수 있다. 제안한 방법을 이용하면 HMM의 state 개수에 따라 i-vector 들이 추출되는데, 주 상태 정보 방법을 통해 이들 중 하나를 선택한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 National Institute of Standards and Technology(NIST) Speaker Recognition Evaluation(SRE) database를 이용하여 실험을 하였으며, Equal Error Rate(EER) 성능 수치에서 12 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다. We present a speaker verification method by extracting i-vectors based on dominant state information of Hidden Markov Model (HMM) - Universal Background Model (UBM). Ergodic HMM is used for estimating UBM so that various characteristic of individual speaker can be effectively classified. Unlike Gaussian Mixture Model(GMM)-UBM based speaker verification system, the proposed system obtains i-vectors corresponding to each HMM state. Among them, the i-vector for feature is selected by extracting it from the specific state containing dominant state information. Relevant experiments are conducted for validating the proposed system performance using the National Institute of Standards and Technology (NIST) 2008 Speaker Recognition Evaluation (SRE) database. As a result, 12 % improvement is attained in terms of equal error rate.
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노진상,손수원,김성수,이재원,고한석,Rho, Jinsang,Shon, Suwon,Kim, Sung Soo,Lee, Jae-Won,Ko, Hanseok 한국음향학회 2015 韓國音響學會誌 Vol.34 No.4
화자 분할은 사전에 분류되지 않은 데이터를 각각의 화자로 분류하는 연구이며 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 간결함과 계산의 효율성으로 인해 화자분할 분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나 클러스터의 데이터들이 공간적이지 않으며 서로 다른 클러스터가 근접하여 경계를 공유할 때 오버클러스터링 문제가 발생하여 DBSCAN의 성능이 하락한다. 본 논문에서는 DBSCAN과 문제점을 설명하고, 개체의 지역적 특성에 기반한 밀도 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 개체의 지역적 밀도와 분산의 정도에 따라 가변적인 판단 기준을 탐색에 이용한다. DBSCAN과 제안 기법의 실험을 통해 성능을 비교하고 제안 기법의 효용을 보인다. 실험 결과 제안한 방법은 오버클러스터링이 발생하지 않으며 DBSCAN에 비해 보다 높은 정확도를 보여 지역적 특성을 이용한 접근 방법이 효과적임을 증명한다. Speaker diarization is the task of determining the speakers for unlabeled data, and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) has been widely used in the field of speaker diarization for its simplicity and computational efficiency. One challenging issue, however, is that if different clusters in non-spatial dataset are adjacent to each other, over-clustering may occur which subsequently degrades the performance of DBSCAN. In this paper, we identify the drawbacks of DBSCAN and propose a new density clustering algorithm based on local distribution property around object. Variable density criterions for local density and spreadness of object are used for effective data clustering. We compare the proposed algorithm to DBSCAN in terms of clustering accuracy. Experimental results confirm that the proposed algorithm exhibits higher accuracy than DBSCAN without over-clustering and confirm that the new approach based on local density and object spreadness is efficient.
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