• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.832-834
• /
• 2005

얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LDA에 의한 mapping기법은 조명조건의 미세한 변화에 민감한 특성을 가진다. 얼굴 인식 연구에 있어서 인식률의 향상뿐만 아니라 실용적인 얼굴 인식 시스템을 구현하기 위해서는 조명 변화를 최소화 시키는 전처리 과정이 중요한 고려사항이다. 따라서 본 논문에서는 조명의 변화를 최소화 할 수 있는 전처리 방법으로 Haar 웨이블렛 변환으로 얻어진 웨이블렛 계수공간의 조정 후 역변환을 통한 영상향상을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전처리 방법으로 널리 쓰이는 히스토그램 평활화 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었을 뿐만 아니라 메모리 절감효과에 따른 처리속도 증가를 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.139-145
• /
• 2014

In this paper, a feature parameter is obtained by applying the Teager energy to the WPD(Wavelet Packet Decomposition) coefficients. The threshold value is obtained based on means and standard deviations of nonspeech frames. Experimental results by using TIMIT speech and NOISEX-92 noise databases show that the proposed algorithm is superior to the typical VAD algorithm. The ROC(Receiver Operating Characteristics) curves are used to compare performance of VAD's for SNR values of ranging from 10 to -10 dB.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.711-714
• /
• 2001

본 논문에서는 파이프라인 구조를 이용하여 고성능 1 차원 이산 웨이블렛 변환 필터를 설계하였다. 각 레벨에서 입력이 다운샘플링(downsampling, decimation)되므로 각 레벨의 하드웨어를 폴딩(folding) 기법을 이용하여 곱셈기와 덧셈기를 공유함으로써 복잡도를 개선하였다. 즉, 제안한 구조에서는 레벨 2 와 레벨 3 에서 폴딩된 구조의 C.S.R(Circular Shift Register)곱셈기와 덧셈기를 사용함으로써 하드웨어 효율(hardware utilization)을 각 레벨에서 100%로 높일 수 있다. 또한, 홀수와 짝수의 샘플을 병렬로 입력함으로써 단일 입력의 시스템과 비교할 때, 동일 시간에 병렬화 만큼의 이득을 얻을 수 있었고, 필터 계수는 미러 필터(mirror filter)의 특성을 이용하여 쳐대한 고역 필터(high pass filter)와 저역 필터(low pass filter)의 계수들을 공유함으로써 곱셈기와 덧셈기의 수를 반으로 줄였다. 그리고 임계 경로(critical path)를 줄이기 위한 파이프라인 레지스터를 삽입하여 고성능 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.19-22
• /
• 2003

본 논문에서는 2차원 영상을 다중 해상도(Multi-Resolution)로 분해하는 이산 웨이블렛 변환 알고리즘을 하드웨어로 구현하기 위한 연구를 하였다. 이 알고리즘을 효율적으로 연산하기 위한 하드웨어 구조를 제시하였고, 이를 VHDL을 통하여 모델링 하였다. 또한 시뮬레이션과 합성을 통하여 기능을 검증하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.67-76
• /
• 2013

We present an innovative real-time laser welding monitoring technique employing the correlation analysis of the plasma plume optical emission generated during the process. The plasma optical radiation emitted during Nd:YAG laser welding of S45C steel samples has detected with a Photodiode and analyzed under different process conditions. The discrete DC voltage difference, filter methods and wavelet transform has been used to decompose the optical signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. Considering that wavelet analysis can decompose the optical signals, extract the characteristic information of the signals and define the defects location accurately, it can be used to implement process-control of laser welding.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.619-624
• /
• 2004

In this research, the structural health monitoring method using wavelet packet analysis and artificial neural network (ANN) is developed. Wavelet packet Transform (WPT) is applied to the response acceleration of a 3 element-cantilever beam which is subjected to impulse load and Gaussian random load to decompose the response signal, then the energy of each component is calculated. The first ten largest components in magnitude among the decomposed components are selected as input to an ANN to identify the damage location and severity. This method successfully predicted the amount of damage in the structure when the structure is subjected to impulse load. However, when the beam is subjected to Gaussian random load which can be considered as ambient vibration it did not yield satisfactory results. This method is applicable to structures such as machinery gears that are subjected to repetitive loads.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.29 no.5C
• /
• pp.654-654
• /
• 2004

본 논문에서는 이산웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축 프로세서를 하드웨어로 구현하였다. 웨이블렛 변환을 위하여 필터뱅크 및 피라미드 알고리즘을 이용하였고 각 필터들은 FIR 필터로 구현하였다. 병렬구조로 이루어져 동일 클럭 싸이클에서 하이패스와 로패스를 동시에 수행함으로써 속도를 향상시킬 뿐 아니라 QMF 특성을 이용하여 DWT 연산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어 크기를 줄이고 이용효율 또한 높일 수 있다. 다중 해상도 분해 시 필요한 메모리 컨트롤러를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 이 융자는 단순한 파라메터 입력만으로 효과적인 압축율을 얻을 수 있도록 구조적으로 설계하였다. 실시간 영상압축 프로세서의 성능 예측을 위하여 MATLAB을 통하여 시뮬레이션 하였고, VHDL을 이용하여 각 모듈들을 설계하였다. 설계한 영상압축기는 Leonaro-Spectrum에서 합성하였고, ALTERA FLEX10KE(EPF10K100 EFC256) FPGA에 이식하여 하드웨어적으로 동작을 검증하였다. 설계된 부호화기는 512×512 Woman 영상에 대하여 33㏈의 PSNR값을 갖는다. 그리고 설계된 프로세서를 FPGA 구현 시 35㎒에서 정상적으로 동작한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.33 no.8
• /
• pp.753-759
• /
• 2009

Feed-forward neural networks have been widely used as function approximation tools in the context of global approximate optimization. In the present study, a wavelet neural network (WNN) which is based on wavelet transform theory is suggested as an alternative to a traditional back-propagation neural network (BPN). The basic theory of wavelet neural network is briefly described, and approximation performance is tested using a nonlinear multimodal function and a composite rotor blade analysis problem. Laplacian of Gaussian function, Mexican function, and Morlet function are considered during the construction of WNN architectures. In addition, approximation results from WNN are compared with those from BPN.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.30 no.2
• /
• pp.125-133
• /
• 2003

In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based texture features. The color features are obtained from soft-color histograms of the global image and the wavelet-based texture features are obtained from the invariant moments of the high-pass sub-band through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed system, called a color and texture based two-step retrieval(CTBTR), is composed of two-step query operations for an efficient image retrieval. In the first-step matching operation, the color histogram features are used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second-step matching operation applies the wavelet based texture features to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.19-28
• /
• 2009

This paper is a study on method that the EZW algorithm is proposed effective compression technique of wavelet transformed image. The EZW algorithm is encoded by zerotree coding technique using self-similarity of wavelet coefficients. If the coefficient is larger than the threshold a POS coded, if the coefficients is smaller than minus the threshold a NEG is coded. If the coefficient is the root of a zerotree than a ZTR is coded and finally, if the coefficient is smaller then the threshold but it is not the root of a zerotree, than an IZ is coded. This process is repeated until all the wavelet coefficients have been encoded completely. This paper was compared to EZW algorithm and a widely available version of JPEG. As the results of compare, it is shown that the PSNR of the EZW algorithm is better than JPEG.