• 제목/요약/키워드: 임계값 검출 알고리즘

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가변 진폭 임계값을 이용한 걸음수 검출 정확도 향상 기법 (Accuracy Improvement Methode of Step Count Detection Using Variable Amplitude Threshold)

  • 류욱재;김은태;안경호;장윤석
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제2권6호
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    • pp.257-264
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    • 2013
  • 본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.

임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용한 심전도 R파 검출 알고리즘의 개발 (Development of an R wave detecting Algorithm Using Threshold, Difference Method and Wavelet Transform)

  • 기선우;류점수;김영길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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    • pp.553-561
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    • 1998
  • 본 논문에서는 심전도를 분석함에 있어 임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용하여 R파 검출 알고리즘을 설계하였다. 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 데이터를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-9 레벨까지 분할하고, 분할의 j=-9 레벨에서의 저주파 신호인 A9를 제거함으로써 기저선 변동을 제거하였다. 기저선 변동이 제거된 신호에서 심전도 신호의 임계값에 의한 방법과 변화량의 임계값에 의한 방법 그리고 웨이브렛 변환 중 j=-1 레벨에서의 고주파 신호인 Dl의 임계값에 의한 방법을 사용하여 R파를 검출하였다. 알고리즘 검증을 위하여 CSE 데이터베이스와 MIT/BIH 데이터베이스의 일부를 사용하였다.

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적응적으로 임계값을 결정하는 블럭 기반의 디지털 감시 시스템용 움직임 검출 알고리즘 (A Block-based Motion Detection Algorithm with Adaptive Thresholds for Digital Video Surveillance Systems)

  • 양윤석;이동호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제37권5호
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    • pp.31-41
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    • 2000
  • 본 논문은 입력 영상에 따라 적응적으로 구해진 임계 값을 이용하여 움직임을 검출하는 블럭 단위 움직임 검출 기법을 제안한다 우선, 현재 영상을 블럭의 크기에 따라 블럭화 한 후 각 블럭의 특정 값을 구하고 이 전 영상에서 저장된 블럭 특정 값과의 차이 값을 구한 다음 임계 값을 이용하여 움직임을 검출한다. 본 논문 에서는 적응적인 임계 값을 구하기 위해서 움직임 벡터를 이용하여 움직임 블럭과 배경 블럭을 구분하고 각 각의 영역에 대한 통계척인 분포를 해석하여 움직임 판별을 위한 각 특정 값의 임계 값을 입력 영상에 따라 자동 조정한다 모의 실험을 통하여 블럭의 크기가 움직임 검출 성능에 미치는 영향, 노이즈의 영향, 특정 값의 종류에 따른 검출의 정확도 기존의 움직임 검출 알고리즘과의 성능을 비교 분석한다

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동적임계값을 이용한 인덱싱 알고리즘 (Indexing Algorithm Using Dynamic Threshold)

  • 이문우;박종운;장종환
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.389-396
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    • 2001
  • 압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.

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Neural Network을 이용한 동영상 장면전환 검출

  • 조승현;장동식
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.554-557
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    • 2000
  • 이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.

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SVM 기반의 걸음 검출 분석기의 구현 (Implementation on SVM based Step Detection Analyzer)

  • 안경호;김은태;류욱재;장윤석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.1147-1155
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    • 2013
  • 본 연구에서는 걸음 검출 알고리즘들의 걸음 검출률과 걸음 검출 결과를 상호 비교 분석할 수 있는 걸음검출 분석기를 구현하였다. 걸음 검출 분석기는 3축 가속도 센서의 데이터를 SVM 연산을 통하여 연속적인 에너지값으로 변환하고 걸음 측정 장치들에 사용되고 있는 걸음 검출 알고리즘들을 적용하여 걸음 검출결과를 동시에 비교할 수 있도록 함으로써 걸음 검출의 과정과 검출 형태, 그리고 정확성을 분석할 수 있게 하였다. 이를 위하여 걸음 검출 분석기는 에너지값을 에너지 파형 그래프로 나타내고, 걸음 검출 알고리즘을 에너지값에 적용하여, 걸음으로 검출된 Peak값들과 위치를 확인하고, 실제 걸음이 정상적으로 검출되지 않은 경우에는 원인을 시각적으로 분석할 수 있도록 하였다. 또한 걸음 검출 알고리즘마다 걸음 검출에 적용된 임계값을 그래프화하여 같이 표시함으로써, 걸음으로 인정되지 않는 경우에 사용된 임계값을 바로 확인하고, 이를 통하여 적절한 임계값을 구하는 수식의 조정에 필요한 요소들을 파악하는 데에 도움이 될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구현된 걸음 검출 분석기는 여러 걸음 검출 알고리즘을 수평적으로 비교, 분석함으로써 측정 장치에 가장 적합한 걸음 검출 알고리즘을 선택하거나, 기존의 걸음 검출 알고리즘의 성능 개선 방안을 파악하는 데에 효과적으로 활용할 수 있으므로 걸음 검출 알고리즘에 대한 연구, 또는 걸음 측정 장치의 설계에 폭넓게 활용될 수 있다.

동영상 컷 검출을 위한 가변형 동적 임계값 기법 (Variable Dynamic Threshold Method for Video Cut Detection)

  • 염성주;김우생
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권4A호
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    • pp.356-363
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    • 2002
  • 컷 검출은 내용기반 검색에 필요한 인덱싱을 위해 수행되어야 하는 기초 작업으로 이를 위한 매우 다양한 기법들이 제안된바 있다. 그러나 기존의 연구에서는 대부분 고정된 하나의 임계값을 사용하기 때문에 통영상의 종류나 내용에 따라 최적의 임계값을 정해야만 하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 컷 검출 간격의 확률적인 분포에 따라 임계값을 조절하며 컷이 발생하면 이전 컷과의 간격과 특징값 차이를 다음 컷 검출을 위한 임계값 설정에 반영하는 가변형 동적 임계값 방법을 제안한다. 이를 위해 임계값 조절에 필요한 인자 값들을 실행시간에 구하는 방법과 이를 사용한 컷 검출 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 오 검출율을 줄일 수 있어 효율적임을 보인다.

수중 음향 통신에서 적응형 전송을 위한 임계값 검출 알고리즘 (A study on threshold detection algorithm for adaptive transmission in underwater acoustic communication)

  • 정지원;김인수
    • 한국음향학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.585-591
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    • 2020
  • 적응형 전송 기법은 수중 음향 채널의 상태에 따라 전송 파라미터를 변경하여 전송 및 성능을 향상 시키는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 적응형 전송 기법에서 전송 모드를 결정하기 위한 네 가지 모드와 이의 모드를 검출하기 위한 세 가지 임계값 검출 알고리즘을 제안한다. 송신기에서 정보비트의 크기를 자유롭게 설정하기 위하여 컴볼루션 부호를 사용하였으며, 수신기에서는 성능을 향상시키기 위하여 BCJR 복호 기반 터보등화기법을 적용하였다. 또한 수중 실험을 통해 각 모드에서 성능을 만족하는 임계값 간의 관계를 분석하였다.

낮은 샘플링 주파수에서 임계 함수를 사용한 개선된 걸음 검출 알고리즘 (An Enhanced Step Detection Algorithm with Threshold Function under Low Sampling Rate)

  • 김보연;장윤석
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제4권2호
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    • pp.57-64
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    • 2015
  • 피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.

최적 임계값을 이용한 실시간 얼굴 검출 (Real Time Face Detection Using Optimal Thresholding Methods)

  • 예수영;정지문;위은영;남기곤
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.225-228
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    • 2005
  • 본 논문에서는 사람의 피부색 정보와 얼굴의 형태학적 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 알고리즘을 제한한다. 피부색은 YCbCr 칼라 공간에서 특정한 영역에 정의 되고 이것을 이용하여 피부색 영역을 검출할 수 있다. 이 피부색 영역은 간단한 영상처리와 사전지식을 적용하여 얼굴후보영역으로 사용된다. 검출된 얼굴 후보 영역은 연속적인 임계값을 이용한 눈 검출을 통해 얼굴 검출을 수행하고, 마지막으로 눈 영역과 아닌 영역으로 훈련된 신경망을 이용하여 얼굴 검증을 하게 된다. 이때 얼굴 검출에 실패할 경우 임계값을 순차적으로 증가시키면서 재검출하는 피드백 시스템이 적용된다. 실험 결과는 실시간으로 연속영상에서 얼굴을 검출하였다.

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