생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Fréchet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다).
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.49-52
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2001
본 논문의 시스템은 GIS솔루션인 ArcView를 이용하여 인터넷에서 지리정보검색 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 PC 서버의 리눅스 환경에서 아파치 웹 서버와 데이터베이스 엔진으로 Oracle을 사용하였다. 또한 데이터베이스 연동과 지도이미지를 보여주기 위해서 JSP(Java Server Page)와 Servlet를 사용하였다.
본 논문에서는 시스템 수준 설계 언어인 SystemC를 이용하여 디지털 이미지 프로세싱의 한 부분인 Edge Detector 구현에 대하여 기술한다. Edge Detector는 마스크의 가운데 픽셀을 강조하는 Sobel 알고리즘을 사용하여 모델링 하였으며, 설계된 디자인의 동작은 간단한 BMP 파일을 적용하여 검증하였다. 또한 Edge Detector를 구성하는 하위 모듈들 간의 연결을 각각 sc_buffer 채널과 so_fifo 채널을 이용하여 설계하였을 때의 실행시간을 비교하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.
Recently efficient image coding using zerotree have been proposed. In these methods, the locations of nonzero wavelet coefficient are encoded with a tree structure, called zerotree, which can exploit the self-similarity of the wavelet pyramid decomposition across different scales. These are very especially in low bit rate image coding. In this paper, two zerotree image coding algorithm, EZW and SPHIT are briefly introduced, and a new zerotree searching scheme is proposed to emphasize the significance of a wavelet coefficient by its orientation as well as its scale.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.
기본 영상 처리 알고리즘들 중 컴퓨터 비전 처리의 전반부에 매우 자주 사용하게 되는 알고리즘이 바로 필터링이다. 그런데 일반적으로 영상 신호는 2차원 신호이므로 테이터량과 연산량이 방대하다. 이런 방대한 연산량을 줄이기 위해, 분리가능 필터와 필터의 대칭성을 이용한 인수분해 공식을 필터링 연산에 적용하였다. 실험결과 이미지의 조건에 따라 다르지만, 상당한 연산량 감소를 확인 할 수 있었다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
최근들어 오래전부터 컴퓨터의 프로세서와 메모리를 만드는데 사용해 오던 CMOS 공정을 이용하여 이미지 센서를 생산하는 기술이 개발되어 저가격 다량생산과 저전력소모 등의 장점을 무기로 하여 핸드폰카메라와 일반 비디오카메라를 필두로 빠르게 CCD를 대체해나가고 있으며 인공위성의 대표적인 자세측정용 센서인 별센서, 태양센서, 지구센서와 지구관측 또는 우주관측을 위한 영상탑재체에도 빠른 신호처리와 우주환경에서의 높은 내구성으로 인하여 CMOS 이미지센서의 활용이 점차 확대되어 가고 있는 실정이다. 본 논문에서는 먼저 CCD와 CMOS APS 센서의 작동원리와 각각의 장단점을 비교, 분석하고 인공위성 자세결정용 센서인 별센서와 태양센서 및 영상탑재체를 중심으로 한 CMOS APS 센서의 응용사례를 조사, 분석한 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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