Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.683-687
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2010
This paper studied some methods which use frequency warping method that is the one of the speech transformation method to develope the robust speech recognition system for the emotional variation. For this purpose, the effect of emotional variations on the speech signal were studied using speech database containing various emotions and it is observed that speech spectrum is affected by the emotional variation and this effect is one of the reasons that makes the performance of the speech recognition system worse. In this paper, new training method that uses frequency warping in training process is presented to reduce the effect of emotional variation and the speech recognition system based on vocal tract length normalization method is developed to be compared with proposed system. Experimental results from the isolated word recognition using HMM showed that new training method reduced the error rate of the conventional recognition system using speech signal containing various emotions.
The SIFT method is well-known for robustness against various image transformations, and is widely used for image retrieval and matching. The SIFT method extracts keypoints using scale space analysis, which is different from conventional keypoint detection methods that depend only on the image space. The SIFT method has also been extended to use higher-order scale space derivatives for increasing the number of keypoints detected. Such detection of additional keypoints detected was shown to provide performance gain in image retrieval experiments. Herein, a sigma based normalization method for keypoint detection is introduced using higher-order scale space derivatives.
Much research has been conducted on location-based intelligent personal assistants that can understand a user's intention by learning the user's route model and then inferring the user's destinations and routes using data of GPS and other sensors in a smartphone. The intelligence of the location-based personal assistant is contingent on the accuracy and efficiency of the real-time predictions of the user's intended destinations and routes by processing movement information based on uncertain sensor data. We propose a robust particle filter based on Dynamic Bayesian Network model to infer the user's routes. The proposed robust particle filter includes a particle generator to supplement the incorrect and incomplete sensor information, an efficient switching function and an weight function to reduce the computation complexity as well as a resampler to enhance the accuracy of the particles. The proposed method improves the accuracy and efficiency of determining a user's routes and destinations.
This paper proposes a robust binary audio fingerprinting method by minimizing hinge-loss function. In the proposed method, the type of fingerprints is binary, which is conducive in reducing the size of fingerprint DB. In general, the binarization of features for fingerprinting deteriorates the performance of fingerprinting system, such as robustness and discriminability. Thus it is necessary to minimize such performance loss. Since the similarity between two audio clips is represented by a hinge-like function, we propose a method to derive a binary fingerprinting by minimizing a hinge-loss function. The derived hinge-loss function is minimized by using the minimal loss hashing. Experiments over thousands of songs demonstrate that the identification performance of binary fingerprinting can be improved by minimizing the proposed hinge loss function.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.348-351
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2002
Recently, the medical imaging field has been digitalized by the development of computer science and digitization of the medical devices. There are needs of the medical imaging database service and long term storage today because of the installation of PACS system following DICOM standards, telemedicine and etc. and ,also, the illegal distortion of the medical information, data authentication and copyright are being happened. In this paper, we propose watermarking technique as a method which can protect private informations and medical imaging from geometric distortion. Because many watermarks for images are sensitive to geometric distortion, we present a algorithm that is insensitive to RST distortion in medical image. we observed the robustness against several of the signal processing and attacks in medical imaging field by embedding watermark after making a region which is insensitive to RST distortion by using FFT and LPM transformation.
본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.15
no.5
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pp.93-103
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2005
In this paper, we propose a RST resistant robust logo embedding technique for multimedia copyright protection Geometric manipulations are challenging attacks in that they do not introduce the quality degradation very much but make the detection process very complex and difficult. Watermark embedding in the normalized image directly suffers from smoothing effect due to the interpolation during the image normalization. This can be avoided by estimating the transform parameters using an image normalization technique, instead of embedding in the normalized image. Conventional RST resistant schemes that use full frame transform suffer from the absence of effective perceptual masking methods. Thus, we adopt $8\times8$ block DCT and calculate masking using a spatio-frequency localization of the $8\times8$ block DCT coefficients. Simulation results show that the proposed algorithm is robust against various signal processing techniques, compression and geometrical manipulations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.8
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pp.1212-1219
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2009
In this paper, a state feedback gain controller using linear matrix inequality(LMI) for the multi-objective synthesis is designed, in the multi-layer structure with integral type servo system. The design objectives include $H_{\infty}$ performance, asymptotic disturbance rejection, time-domain constraints, on the closed-loop pole location. The results of computer simulation show the validity of the designed controller.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.193-196
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2007
본 논문은 관측기 기반 시스템에 대한 강인 디지털 재설계 방안을 제안한다. 디지털 재설계란, 기존의 안정화된 연속시간 플랜트와 이산 시간에서 설계된 디지털 제어기와의 상태 접합 및 안정도 분석을 통해 전체 시스템을 재구성 하는 것을 말한다. 그리고 전 역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 본 논문에서는 관측기 기반 시스템에 대한 디지털 재설계를 목표로 하되, 추가적인 파라미터 불확실성을 고려한 강인 디지털 재설계를 구성하게 된다. 파라미터 불확실성은 이산화 과정에서 구조적 형태가 변화하기 때문에, 이를 고려하여 주어진 식을 선형 행렬 부등식 형태로 나타내게 된다. 이 조건들을 통해 디지털 재설계의 상태 접합 및 안정도가 유도 가능하다는 것을 본 논문에서 증명하게 된다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.6
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pp.75-85
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2010
This paper presents a robust 3D model hashing based on object feature vector for 3D content authentication. The proposed 3D model hashing selects the feature objects with highest area in a 3D model with various objects and groups the distances of the normalized vertices in the feature objects. Then we permute groups in each objects by using a permutation key and generate the final binary hash through the binary process with the group coefficients and a random key. Therefore, the hash robustness can be improved by the group coefficient from the distance distribution of vertices in each object group and th hash uniqueness can be improved by the binary process with a permutation key and a random key. From experimental results, we verified that the proposed hashing has both the robustness against various mesh and geometric editing and the uniqueness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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