In this paper, we have investigated pole-zero shifting due to variable stopband frequency Ws and passband ripple Ap of elliptic function filters. Also we have studied the phase, group-delay, unit step response and impulse response of elliptic filters. We show that in the passband the phase linearity improves as Ws increases, and eventually it approaches that of a chebyshev function filter.
고속 스칼라곱 연산은 타원곡선 암호 응용을 위해서 매우 중요하다. 보안 상황에 따라 유한체의 크기를 변경하려면 타원곡선 암호 보조프로세서가 크기 가변 유한체 연산 장치를 제공하여야 한다. 크기 가변 유한체 연산기의 효율적인 연산 구조를 연구하기 위하여 전형적인 두 종류의 스칼라곱 연산 알고리즘을 FPGA로 구현하였다. Affine 좌표계 알고리즘은 나눗셈 연산기를 필요로 하며, projective 좌표계 알고리즘은 곱셈 연산기만 사용하나 중간 결과 저장을 위한 메모리가 더 많이 소요된다. 크기 가변 나눗셈 연산기는 각 비트마다 궤환 신호선을 추가하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이로 인한 클록 속도저하를 방지하는 간단한 방법을 제안하였다. Projective 좌표계 구현에서는 곱셈 연산으로 널리 사용되는 디지트 serial 곱셈구조를 사용하였다. 디지트 serial 곱셈기의 크기 가변 구현은 나눗셈의 경우보다 간단하다. 최대 256 비트 크기의 연산이 가능한 크기 가변 유한체 연산기를 이용한 암호 프로세서로 실험한 결과, affine 좌표계 알고리즘으로 스칼라곱 연산을 수행한 시간이 6.0 msec, projective 좌표계 알고리즘의 경우는 1.15 msec로 나타났다. 제안한 타원곡선 암호 프로세서를 구현함으로써, 하드웨어 구현의 경우에도 나눗셈 연산을 사용하지 않는 projective 좌표계 알고리즘이 속도 면에서 우수함을 보였다. 또한, 메모리의 논리회로에 대한 상대적인 면적 효율성이 두 알고리즘의 하드웨어 구현 면적 요구에 큰 영향을 미친다.
머리가 포함된 얼굴 윤곽선은 5차원의 매개변수들을 가지는 타원 형태와 유사하다. 이 특성은 타원 검출 알고리듬을 얼굴검출 방법에 이용할 수 있도록 한다. 그렇지만 허프 변환으로 5 차원의 매개변수 공간을 구축하기에는 매우 어렵다. 본 논문에서는 선택적 주의집중을 가지는 허프 변환 방법으로 주어진 영상에서 대칭 윤곽선을 가지는 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 고정된 얼굴의 장단 비율, 그래디언트 정보, 주사선 기반 선택적 방향 분해를 이용하여, 5 차원의 매개변수 공간을 타원의 중심과 특정한 회전 방향을 추정하는 2 차원의 매개변수 공간과 단축의 길이를 추정하는 1 차원의 매개변수 공간으로 분해가 가능하도록 한다. 부가적으로 이 방법에 그래디언트와 지리적인 정보를 결합하는 두 점 선택 제약 조건을 적용하여 복잡한 배경을 가지는 영상에서 허프 변환의 속도를 증대시킨다. 제안하는 허프 변환으로 추출된 후보 얼굴 영역들 가운데에서 얼굴이 아닌 타원 영역들을 다층 퍼셉트론으로 기각시켜 얼굴을 최종적으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 검출 방법을 얼굴이 포함된 다양한 영상들에 적용하여 실험한 결과로부터, 제안하는 방법은 처리 속도와 효율성에서 우수함을 확인하였다.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
In this paper, we present an efficient face detection algorithm for locating vertical views of human faces in complex scenes. The algorithm models the distribution of human skin color in YCbCr color space and find various ace candidate regions. Face candidate regions are found by thresholding with predetermined thresholds. For each of these face candidate regions, The sobel edge operator is used to find edge regions. For each edge region, we used an ellipse detection algorithm which is similar to hough transform to refine the candidate region. Finally if a substantial number of he facial features (eye, mouth) are found successfully in the candidate region, we determine he ace candidate region as a face region. e show empirically that the presented algorithm an find the face region very well in the complex scenes.
A mathematical framework for deriving acceleration bounds from given joint torque limits of two cooperating robots are described in this paper. Especially when the torque limits are given in 2-norm, the resultant geometrical configuration is ellipsoid(the ellipsoid is often called manipulability ellipsoid in many works). At first, the mathematical derivation starts from the dynamics of both object and robots as well as the kinematics of the robots, and is finally arranged in a form of equation relating joint torques to object acceleration through a complete constraint contact(or “very-soft contact”). To show the usefulness of the proposed method, two examples are included, and especially the case where friction effects the ellipsoid shape is also considered In the example.
In this paper, we implement an Elliptic Curve Cryptosystem(ECC) processor for DTCP. Because DTCP(Digital Transmission Content Protection) uses GF(p), where p is a 160-bit prime integer, we design a scalar multiplier based on GF(p). The scalar multiplier consists of a modular multiplier and an adder. The multiplier uses montgomery algorithm which is implemented with CSA(Carry-save Adder) and CLA(Carry-lookahead Adder). Our new scalar multiplier has been synthesized using Samsung 0.18 um CMOS technology and the maximum operation frequency is estimated 98 MHz, with the size about 65,000 gates. The resulting performance is 29.6 kbps, that is, it takes 5.4 msec to process a 160-bit data frame. We assure that this performance is enough to be used for digital signature, encryption/decryption, and key exchanges in real time environments.
For implementation of Cryptographic algorithms, security against implementation attacks such as side-channel attacks as well as the speed and the size of the circuit is important. Power Analysis attacks are powerful techniques of side-channel attacks to exploit secret information of crypto-processors. In this thesis the FPGA implementation of versatile elliptic crypto-processor is described. Explain the analysis of power consumption of ALTERA FPGA(FLEX10KE) that is used in our hand made board. Conclusively this thesis presents clear proof that implementations of Elliptic Curve Crypto-systems are vulnerable to Differential Power Analysis attacks as well as Simple Power Analysis attacks.
The finite-field multiplication can be applied to the wide range of applications, such as signal processing on communication, cryptography, etc. However, an efficient algorithm and the hardware design are required since the finite-field multiplication takes much time to compute. In this paper, we propose a radix-4 systolic multiplier on $GF(2^m)$ with comparative area and performance. The algorithm of the proposed standard-basis multiplier is mathematically developed to map on low-cost systolic cell, so that the proposed systolic architecture is suitable for VLSI design. Compared to the bit-serial and digit-serial multipliers, the proposed multiplier shows relatively better performance with low cost. We design and synthesis $GF(2^{193})$ finite-field multiplier using Hynix $0.35{\mu}m$ standard cell library and the maximum clock frequency is 400MHz.
본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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