Earticle

초록

영어

The Vocabulary Recognition System made by recognizing the standard vocabulary is seen as a decline of recognition when out of the standard or similar words. The vector values of the existing system ​​to the model created by configuring the database was used in the recognition vocabulary. The model to be formed during the search for the recognition vocabulary is recognizable because there is a disadvantage not configured with a database. In this paper, it induced to recognize the vector model is formed by the search and configuration using a Bayesian model recognizes the Bhattacharyya distance measurement based on the vector model, by applying the Wiener filter improves the recognition rate. The result of Convergence of two method’s are improved reliability experiments for distance measurement. Using a proposed measurement are compared to the conventional method exhibited a performance of 98.2%.

한국어

어휘 인식 시스템은 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타나며, 기존의 시스템은 벡터 값을 모델로 만들어 데이터베이스로 구성하여 어휘 인식에 사용하였다. 어휘 인식을 위한 탐색 중에 형성되는 모델은 데이터베이스로 구성되어 있지 않아 인식 할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징 벡터 모델을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 베이시안 인식 모델을 구성하여 탐색 중에 형성되는 벡터 모델을 인식할 수 있도록 유도하였으며, 위너 필터를 적용하여 인식률을 향상시켰다. 2 방법을 융합하여 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 측정법을 이용하여 기존의 방법들에 비하여 평균 98.2%의 성능을 나타내었다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 HMM 모델
  2.2 DTW 알고리즘
 3. 제안하는 융합인식 모델
  3.1 우도 원리에 의한 베이시안 기법
  3.2 벡터 기반 바타차랴 거리 측정 알고리즘
 4. 실험결과
 5. 결과
 REFERENCES

키워드

저자

• 오상엽 [ Sang-Yeob Oh | 가천대학교 컴퓨터미디어융합학과 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620