본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.
영상 신호처리 시스템의 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 영상의 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM(standard median filter)가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에서 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 비임펄스 신호를 스무딩시키면서 에지를 보존하는 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교한 결과 영상의 개선 정도를 나타내는 PSNR(peak signal to noise ratio)의 수치가 기존의 방법들보다 우수하였으며, 에지보존특성도 우수하였다. 본 논문에서 제안한 비선형 필터는 영상의 임펄스 잡음제거에 유용하게 응용될 것으로 사료된다.
주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 특징 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감하며 가우스 분포에 대하여만 유효하다는 단점이 있다. 잡음 민감성의 개선을 위해 다양한 방법이 제시되었고 그 중 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법인 RF-PCA2가 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2는 가우스 분포에만 사용할 수 있는 선형 알고리듬이라는 한계가 있다. 이 논문에서는 RF-PCA2와 커널 주성분 분석(kernel PCA, K-PCA)을 결합하여 가우스 분포 이외의 분포들도 다룰 수 있는 비선형 알고리듬인 improved robust kernel fuzzy PCA (RKF-PCA2)를 제안한다. RKF-PCA2는 RF-PCA2 알고리듬의 잡음 강건성과K-PCA의비선형성을 통해 기존알고리듬에 비해 잡음민감성이 적으며 가우스분포 한계를 효과적으로 극복할 수 있다. 이러한 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 연구에서는 소오스와 드레인 근처에 포켓형상으로 이온이 주입되어 halo구조를 갖고 있는 MOSFET 소자의 1/f 잡음 특성에 대하여 고찰하였다. 채널 방향으로 전도도가 균일하지 않은 MOSFET 소자가 선형영역에서 동작할 때, 영역구분 근사기법(regional approach)을 근간으로 논의된 기존의 1/f 잡음모델을 영역별로 서로 다른 전기적 성질이 정의될 수 있는 halo MOSFET 소자에 적용하여 그 타당성을 조사하였다. 잡음모델의 검증을 위하여 기존의 모델에서와 같이 영역구분 근사를 사용하여 보다 넓은 동작범위에서 적용될 수 있도록 기존의 모델식을 개선하였다. 개선된 잡음식은 선형영역에서 기존에 보고된 잡음식에 수렴한다. 실험적으로 측정된 1/f 잡음 특성과의 비교에서 영역구분 근사기법으로 정리된 잡음식은 게이트 전압이 비교적 큰 경우에 한해서 적용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 적외선 영상의 단측형 충격잡음 제거를 위해, 비선형 위치 추정기를 근간으로 하는 충격잡음 검출기를 설계하여 단측형 충격잡음을 검출하고, 검출된 정보를 기반으로 국부윈도우 크기를 적응적으로 가변시켜 중앙값 필터링을 수행하는 비선형 필터를 제안하였다. 가시광 영상에 대해 성능이 입증된 기존 12종 필터와 성능비교를 수행하였다. 정성적 측면에선 제안된 필터가 잡음오염이 과다한 $20\%$ 수준까지도 충분한 잡음제거 성능과 함께 영상의 세부정보를 잘 보존하는 것을 확인할 수 있었다. 정량적 측면에선 PSNR을 측정 비교하였는데, 영상 세부 정보 보존이 우수한 중앙값 필터($3{\times}3$) 보다 13-31[dB] 더 개선된 성능을 얻었으며, 잡음제거 특성이 우수한 중앙값 필터($5{\times}5$) 보다는 18 - 25[dB] 더 개선된 잡음제거 성능을 보였다.
본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.
W-대역 도파관 잡음원 교정을 위한 잡음 측정 시스템을 구성하고, 기본적인 특성에 대하여 논하였다. 잡음 측정 시스템은 상용 잡음 지수 분석기, W-대역 주파수 변환기, 그리고 국부발진기로 구성되어 있다. 일반적으로 잡음원 교정에는 Y인자법이 사용된다. Y인자법에서는 잡음 수신 시스템의 출력이 입력 잡음 전력과 선형적이라는 가정을 전제한다. 그러므로 잡음 측정 시스템의 선형성은 시스템의 성능을 결정하는 기본적인 파라미터이다. 잡음 측정 시스템의 선형성은 믹서부, 중간 주파수(IF)부, RF부로 나누어 평가하였으며, 각각 0.24 dB, 0.05 dB, 0.20 dB이다. 또, 잡음 측정 시스템의 잡음 지수는 7~17 dB로 평가되었다. 이 잡음 측정 시스템은 잡음원 교정뿐만 아니라, 여러 가지 전기전자 소자, 기기, 그리고 시스템의 잡음 특성 평가에도 활용될 것이다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 주변 잡음이 많을 때 반향 경로 추정 성능이 우수한 개선된 AP 알고리즘을 적응 알고리즘으로 사용하고 비동시 통화구간에서 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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