• 제목/요약/키워드: 노이즈 검출

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차량 잡음 환경에서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출 (Voice Activity Detection Based on Entropy in Noisy Car Environment)

  • 노용완;이규범;이우석;홍광석
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.121-128
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    • 2008
  • 정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.

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노이즈에 강인한 정면 얼굴 검출을 위한 특성벡터 추출법 (Robust feature vector composition for frontal face detection)

  • 이승익;원철호;임성운;김덕규
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제42권6호
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    • pp.75-82
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    • 2005
  • 본 논문에서는 정면 얼굴 검출에 이용되는 특성 벡터의 새로운 추출법을 제안한다. 새로운 특성벡터의 추출은 일차원 Harr 웨이블릿, 평균행렬, 분산행렬 및 진폭 투시법을 이용하여 각 각의 특성벡터를 구하였으며 얼굴 및 비 얼굴의 모델링은 확률적 특성을 이용한 조건부 확률 분포 함수로 모델링 한다. 또한 계산된 확률 분포 함수를 이용한 확률 값을 계산하여 입력 영상에서의 얼굴 검출을 수행한다. 제안한 방법으로 구성된 특성 벡터를 이용한 얼굴 검출에서는, 영상 내에서의 다수의 얼굴 검출이 가능하며 약간의 각도를 가지는 얼굴 검출도 가능하며 저해상도의 영상에서의 얼굴 검출에 매우 효과적이며 모의실험 결과 SET3의 테스트 영상에서의 얼굴 검출율은 $98.3\%$가 됨을 확인하였다.

RGB-D 영상을 이용한 Fusion RetinaNet 기반 얼굴 검출 방법 (Face Detection Method based Fusion RetinaNet using RGB-D Image)

  • 남은정;남충현;장경식
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.519-525
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    • 2022
  • 영상 내 사람의 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 작업은 다양한 영상 처리 어플리케이션 내 전처리 또는 핵심 과정으로 사용되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발달로 높은 성능을 내고 있는 신경망 모델은 2차원 영상에 의존적이며, 카메라 품질이 떨어지거나, 얼굴의 초점을 제대로 잡지 못하는 등의 영상 내 노이즈가 발생할 경우, 제대로 얼굴을 검출하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 2차원 영상의 의존성을 낮추기 위해 깊이 정보를 함께 사용하는 얼굴 검출 방법에 대해 제안한다. 제안하는 모델은 기존 공개된 얼굴 검출 데이터 셋을 이용하여 깊이 정보를 사전에 생성 및 전처리 과정을 거친 후 학습하였으며, 그 결과, 평균 정밀도 기준 FRN 모델은 89.16%로 87.95%의 성능을 보인 RetinaNet 모델보다 약 1.2% 정도의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

양방향 컨버터를 위한 디지털 주파수 적응 제어 (Digitally adaptive frequency control for bidirectional Converter)

  • 백종복;최우인;조보형
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.55-56
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    • 2011
  • 본 논문에서는 직류배전 시스템의 안정적이고 효율적인 운전을 위한 핵심요소인 양방향 충방전이 가능한 컨버터의 새로운 적응제어 기법을 제안한다. 제안한 방법은 소프트 스위칭을 위해 영전류를 검출하는 대신 계산을 통하여 동작 주파수를 결정한다. 따라서 다양한 입출력 조건에서 쉽게 소프트 스위칭이 가능하다. 효율 향상을 위해 다상 인터리빙 기법을 적용하였으며 이는 전류 리플 또한 줄일 수 있어 캐패시턴스를 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 이와 같은 방법은 영전류 검출 회로가 필요하지 않기 때문에 양방향 구동 시 회로의 구성이 간편하며 전류 제어의 불안정성이나 노이즈 문제를 완화시킬 수 있다. 제안한 방법은 동작원리 분석을 바탕으로 200W 다상 벅-부스트 컨버터의 하드웨어 실험을 통해 효용성과 타당성을 검증하였다. 넓은 범위에서 고효율을 보였으며 최대 98.5%의 효율을 나타내었다.

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오디오 워터마크를 이용한 방송 동기화 시스템 구현 (Implementation of Synchronizing Broadcasting System Using Audio Watermark)

  • 신동환;신승원;안종근;신영일;김종원;최종욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.181-185
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    • 2001
  • 본 논문에서는 오디오 워터마킹 기술을 방송 동기화 시스템에 적용하여 방송시스템을 자동화하기 위한 시스템을 구현했다. 방송시스템은 대개의 경우 1개의 중앙방송과 다수의 지역방송국으로 구성된다. 방송동기화 시스템은 방송소재가 중앙방송에서 지방방송으로 전환하는 시점을 알리는 신호에 워터마크를 삽입하여 방송하고 다수의 지방 방송에서는 워터마크를 검출해서 방송소재의 전환을 자동으로 하고자 한다. 본 논문에서 구현한 방송동기화 시스템은 방송시스템의 특성을 중시하여 설계 제작되었다. 방송시스템의 오류는 바로 방송사고로 이어지는 만큼 동기신호를 잘못 검지하는 오류는 없어야 한다. 즉 워터마크가 없는 오디오에서 워터마크가 있다고 검출되는 경우가 0% 이어야 한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘으로 실제 방송되는 라디오 신호를 갖고 실험해본 결과 위의 조건을 만족하고 다양한 환경 즉 압축 및 A/D, D/A, 노이즈 삽입에 대한 신뢰성 테스트를 수행하여 우수한 결과를 얻었다.

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손동작인식을 위한 3차원 방향 코드 패턴 (Three-Dimensional Direction Code Patterns for Hand Gesture Recognition)

  • 박정후;김영주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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    • pp.21-22
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    • 2013
  • 논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.

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특정컬러정보 검출기반의 이동객체 탐색 알고리듬 구현 (Moving object Tracking Algorithm Based on Specific Color Detection)

  • 김영빈;류광렬;로버트스크라바시
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.277-280
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    • 2007
  • 특정컬러정보 검출기반의 이동객체 탐색 알고리듬을 구현한다. 입력 이미지에 대해 조도변화 및 노이즈 제거 등을 위해 전처리 과정을 거치고, 이동객체 탐색은 R,G,B 각 채널의 영상차를 이용하여 객체를 검색한다. 실험 결과 검색 속도는 윤관선 탐색 및 정합법에 비해 15% 향상되었고 안정적이다. 또한 컬러 정보 기반의 객체 탐색이 가능함을 제시하였다.

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입체영상변환을 위한 효율적인 줌 움직임 검출 (Efficient Zooming Motion Detection for Stereoscopic Conversion)

  • 박일권;변혜란
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.553-556
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    • 2006
  • 본 논문에서는 단일 비디오 내에서 다양한 움직임 유형을 분석하여 각각의 움직임 유형에 따른 효율적인 입체 영상 변환 알고리즘을 제안한다. 움직임 정보는 단일 비디오 영상을 입체영상으로 변환하기 위해 가장 많이 사용되는 정보 중 하나이며 특히, 줌 인(zoom in), 줌 아웃 (zoom out) 움직임 발생시 상대적으로 높은 입체감을 제공한다. 따라서 본 논문은 수평, 수직 모션뿐만 아니라 줌 움직임(zooming motion)을 효율적으로 검출하기 위한 새로운 모션 결정 규칙을 제안 하였다. 실험에서는 MPEG 실험에 많이 사용되는 동영상 데이터를 이용하였으며 제안된 모션 결정 규칙은 순수한 줌 움직임뿐만 아니라 노이즈가 포함된 복잡한 줌 움직임에도 강인한 결과를 보였다.

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최소 분산 캡스트럼을 이용한 노이즈 속에 묻힌 임펄스 검출 방법-베어링 결함 검출에의 적용 (Detection of Impulse Signal in Noise Using a Minimum Variance Cepstrum -Application on Faults Detection in a Bearing System)

  • 최영철;김양한
    • 소음진동
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    • 제10권6호
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    • pp.985-990
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    • 2000
  • The signals that can be obtained from rotating machines often convey the information of machine. For example, if the machine under investigation has faults, then these signals often have pulse signals, embedded in noise. Therefore the ability to detect the fault signal in noise is major concern of fault diagnosis of rotating machine, In this paper, minimum variance cepstrum (MV cepstrum) . which can easily detect impulse in noise, has been applied to detect the type of faults of ball bearing system. To test the performance of this technique. various experiments have been performed for ball bearing elements that have man made faults. Results show that minimum variance cepstrum can easily detect the periodicity due to faults and also shows the pattern of excitation by the faults.

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Mellin Transform에서의 물체 이동 검출 (Detection of a Moving Object in the Mellin Transform)

  • 박수현;이병욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권2A호
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    • pp.157-164
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    • 2002
  • 두 장의 영상간의 변환관계를 추출하는 영상등록에서 Merlin transform이 많이 사용된다. 본 논문에서는 배경과는 다른 속도로 움직이는 물체가 있는 경우를 모델링하여 Mellin transform을 적용하고 물체와 배경의 크기와 주파수 스펙트럼이 물체의 이동 검출에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 또한 최적화된 영상등록을 할 수 있도록 Merlin transform을 적용할 때에 정합되지 않는 부분에서 발생하는 노이즈를 모델링하여 그 영향을 최소화하는 방법을 제안하였다.