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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제9호
- 발행연도
- 2011.9
- 수록면
- 489 - 493 (5page)
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본 논문에서는 제스처 인식을 위한 상태-공간 모델의 새로운 평가 방법을 제안한다. 기존의 상태-공간 데이터 분석 및 인식 방법에서는 관측 데이터에서 나타날 수 있는 대부분의 아웃라이어들이 학습된 상태-공간 모델에서 수용될 수 있다는 암묵적인 가정이 포함되어 있다. 그러므로 학습 시에 나타나지 않았던 아웃라이어가 있을 때 인식 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 아웃라이어 데이터에 강인한 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법을 수화 데이터에 대해서 실험을 한 결과, 기존의 HMM방법으로는 75.4%의 인식 성능을 보여주었으나 제안한 방법은 90.0%의 인식 성능을 보여주었다. 또한, 아웃라이어가 많이 포함된 데이터에 대해서도 제안한 방법은 아주 안정적인 인식 결과를 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Lawrence R. Rabiner / 1989 / A tutorial on hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition / Proceedings of the IEEE :257~286
Kevin Murphy / 2002 / Dynamic bayesian networks: Representation, inference and learning
John Lafferty / 2001 / Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data / 18th International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann :282~289
David Peel / 2000 / Robust mixture modeling using the t distribution / Statistics and Computing 10:335~344
Levent M. Arslan / 1999 / Selective training for hidden Markov models with applications to speech classification / IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 7(1):46~54
Kevin Murphy / 2002 / Dynamic bayesian networks: Representation, inference and learning
John Lafferty / 2001 / Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data / 18th International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann :282~289
David Peel / 2000 / Robust mixture modeling using the t distribution / Statistics and Computing 10:335~344
Levent M. Arslan / 1999 / Selective training for hidden Markov models with applications to speech classification / IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 7(1):46~54
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