KCI등재
Lip-reading System based on Bayesian Classifier
저자
Seong-Woo Kim(김성우) ; Kyung-Ae Cha(차경애) ; Se-Hyun Park(박세현) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국산업정보학회논문지(Journal of the Korea industrial information systems society)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
9-16(8쪽)
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제공처
음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습 모델을 적용하여 실험한 결과 ‘ㅏ’ 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.
더보기Pronunciation recognition systems that use only video information and ignore voice information can be applied to various customized services. In this paper, we develop a system that applies a Bayesian classifier to distinguish Korean vowels via lip shapes in images. We extract feature vectors from the lip shapes of facial images and apply them to the designed machine learning model. Our experiments show that the system’s recognition rate is 94% for the pronunciation of ‘A’, and the system’s average recognition rate is approximately 84%, which is higher than that of the CNN tested for comparison. Our results show that our Bayesian classification method with feature values from lip region landmarks is efficient on a small training set. Therefore, it can be used for application development on limited hardware such as mobile devices.
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