Ince, Omer Faruk;Ince, Ibrahim Furkan;Yildirim, Mustafa Eren;Park, Jang Sik;Song, Jong Kwan;Yoon, Byung Woo
ETRI Journal
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제42권1호
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pp.78-89
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2020
Human activity recognition (HAR) has become effective as a computer vision tool for video surveillance systems. In this paper, a novel biometric system that can detect human activities in 3D space is proposed. In order to implement HAR, joint angles obtained using an RGB-depth sensor are used as features. Because HAR is operated in the time domain, angle information is stored using the sliding kernel method. Haar-wavelet transform (HWT) is applied to preserve the information of the features before reducing the data dimension. Dimension reduction using an averaging algorithm is also applied to decrease the computational cost, which provides faster performance while maintaining high accuracy. Before the classification, a proposed thresholding method with inverse HWT is conducted to extract the final feature set. Finally, the K-nearest neighbor (k-NN) algorithm is used to recognize the activity with respect to the given data. The method compares favorably with the results using other machine learning algorithms.
In this paper, we propose a new digital audio watermarking technique with the wavelet transform. The watermark is embedded by eliminating unnecessary information of audio signal based on human auditory system (HAS). This algorithm is an audio watermarking method, which does not require any original audio information in watermark extraction process. In this paper, the masking effect is used for audio watermarking, that is, post-tempera] masking effect. We construct the window with the synchronization signal and we extract the best frame in the window by using the zero-crossing rate (ZCR) and the energy of the audio signal. The watermark may be extracted by using the correlation of the watermark signal and the portion of the frame. Experimental results show good robustness against MPEG1-layer3 compression and other common signal processing manipulations. All the attacks are made after the D/A/D conversion.
The rapid development of digital media and communication network urgently brings about the need of data certification technology to protect IPR (Intellectual property right). This paper proposed a new watermarking method for embedding contents owner's audio signal in order to protect color image IPR. Since this method evolves the existing static model and embeds audio signal of big data, it has the advantage of restoring signal transformed due to attacks. Three basic stages of watermarking include: 1) Encode analogue ID owner's audio signal using PCM and create new 3D audio watermark; 2) Interleave 3D audio watermark by linear bit expansion and 3) Transform Y signal of color image into wavelet and embed interleaved audio watermark in the low frequency band on the transform domain. The results demonstrated that the audio signal embedding in color image proposed in this paper enhanced robustness against lossy JPEG compression, standard image compression and image cropping and rotation which remove a part of image.
본 논문에서는 리프팅 기반 일차원 (9,7) 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT) 필터에 대한 효율적인 디지트 시리얼 VLSI 구조를 제안하였다. 제안한 구조는 연산을 디지트 단위로 처리하여 하드웨어 자원 소모량을 줄이고 승산기를 단순한 쉬프트와 덧셈 연산으로 대체하여 하드웨어를 최소화하였다. 적절한 데이터 비트할당을 위하여 PSNR을 분석하였고 이에 따라 입 출력 및 내부 데이터에 대한 비트를 정하였다. recursive folding 방식의 스케줄링을 적용할 때에 피드백에 의한 데이터 레이턴시로 인한 성능저하가 되지 않도록 설계하였다. 제안된 구조는 디지트 시리얼 구조를 통해 적은 하드웨어 자원을 사용하면서 100% 하드웨어 효율을 유지할 수 있도록 설계함으로써 하드웨어 비용과 성능을 동시에 고려하였다. 제안된 구조는 VerilogHDL로 모델링 하여 검증하였고 Synopsys사의 Design Compiler로 동부하이텍 0.18um 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성하였으며 2 input NAND 게이트 기준 3,770개의 게이트 수와 최대 동작주파수 330MHz의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 리프팅 기반의 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블릿 변환 필터 구조를 제안한다. 전체구조는 (9,7) 필터를 적용하였으며, 필터의 길이에 따라 확장 및 축소가 가능하다. 본 연구에서 제안하는 새로운 스케줄링은 블록기반으로 수행하며 하위 레벨을 수행할 조건이 충족되면 바로 해당레벨을 수행하므로 중간 값을 저장해야 하는 시간이 짧아지며, 따라서 이를 위한 레지스터 양을 최소화할 수 있다. 제안된 스케줄링에 맞는 입력을 조절하기 위해 그에 적절한 DFC(Data Format Converter)와 DCU(Delay Control Unit)구조를 설계하였다. 입력 영상이 $N{\times}N$이고 m을 필터 길이라고 할 때, 필요한 저장공간은 2mN이다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 동시에 행 방향과 열 방향 DWT를 수행하므로 J가 분해 레벨이라고 할 때 총 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요된다.
본 논문에서는 사용자 측에서 임의의 시점 영상을 렌더링하여야 하는 초다시점 또는 자유시점 영상서비스를 타겟으로 소유자의 지적재산권을 보호하기 위한 디지털 워터마킹 방법을 다룬다. 본 논문의 주된 목적은 기존방법들에 비해 우수한 방법을 제안하는 것보다는 시점이동 공격을 이겨내는 워터마킹 방법이 얼마나 어려운지를 보이는 것이다. 따라서 대상 영상은 시점이동을 포함한 다양한 공격을 가한 영상이다. 본 논문은 먼저 2D영상에 대한 워터마킹 방법 중 2DDCT(2D discrete cosine transform)를 사용하는 방법과 2DDWT(2D discrete wavelet transform)를 사용하는 방법의 기본적인 scheme으로 시점이동이 추출한 워터마크 데이터의 오차율을 얼마나 높이는 지를 보인다. 시점이동된 영상에 대한 워터마킹의 어려움은 이동된 시점을 모르기 때문이며, 따라서 본 논문에서는 이동된 시점을 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 원시점의 영상과 해당 깊이정보를 사용한다. 또한 이 방법을 사용한 non-blind 워터마킹 방법을 제안하여, 이동된 시점을 복원하는 것이 추출된 워터마크의 오차율에 큰 영향을 미친다는 것을 보인다. 제안한 방법과 기존 방법의 성능을 비교하여, 비록 non-blind 방법이기는 하지만 기존 방법보다 비가시성 및 강인성에서 우수함을 보인다.
LED 기반 그린에너지 조명 시스템의 성공적인 연구 개발과 원만한 설치 운영을 위해서는 펄스 파, 스파이크 파를 비롯한 비선형신호와 고조파, sag, swell 등을 포함한 불요신호에 대한 실시간 전력품질측정이 요구된다. 본 논문에서는 그린에너지 조명시스템 응용을 타깃으로 기존 저주파수 대 (60Hz~수KHz)는 물론 수십 KHz 이상의 고주파수 대에 발생하는 각종 전원 신호 분석이 가능한 저가형 전력품질측정 (power quality measurement: PQM) 방안을 제안하고, 이를 TI 320F28335 MCU(micro-controller unit) 기반 PQM 테스트 베드로 구현한다. 제안된 알고리즘은 CCS (Code Composer Studio) 3.3 환경에서 C언어로 작성하였으며, 임의 신호 발생기(NF-WF1974)로부터 발생된 모의 신호를 활용하여 구현된 알고리즘을 검증한다. 테스트 베드를 이용하여 LED SMPS로부터 발생되는 각종 비선형 전류 신호 측정, FFT를 이용한 고조파 신호의 분석이 가능할 뿐 아니라 이산 웨이블렛 변환을 이용한 sag, swell, interruption 등의 고품질 전력신호 측정도 가능하다.
PD(Partial Discharge) signal emitted from PD sources has their intrinsic features in the region of time and frequency STFT(Short Time Fourier Transform) shows time-frequency distribution at the same time. 2-Dimensional matrices(33$\times$77) from STFT for PD pulse signals are a good feature vectors and can be decreased in dimension by wavelet 2D data compression technique. Decreased feature vectors(13$\times$24) were used as inputs of Back-propagation ANN(Artificial Neural Network) for discrimination of Multi-PD sources(air discharge sources(3), surface discharge(1)). They are a good feature vectors for discriminating Multi-PD sources in the air.
In the video retrieval system, visual clues of still images and motion information of video are employed as feature vectors. We generate the temporal textures to express the motion information whose properties are simple expression, easy to compute. We make those temporal textures of wavelet coefficients to express motion information, M components. Then, temporal texture feature vectors are extracted using spatial texture feature vectors, i.e. spatial gray-level dependence. Also, motion amount and motion centroid are computed from temporal textures. Motion trajectories provide the most important information for expressing the motion property. In our modeling system, we can extract the main motion trajectory from the temporal textures.
In this paper, we propose a temporal adaptive tranform 3D SBC coder with motion compensation, exploiting redundancy in the temporal domain. We propose a temporal adaptivity measure, by which the R-D optimal temporal transform can be chaosen. The base temporal subband frame is coded using H.261-like MC-DCT coder, while the higher temporal subband frames are coded using the 2D adaptive wavelet packet bases, considering the various energy distribution which results from the temporal variation. In encoding the subbands, we employ adaptive scanning methods, uniform step-size quantization with VLC, and coded/not-coded flag reduction technique using the quadtree structure. From the simulation results, the proposed adaptive 3D subband coder shows about 0.29~3.14 dB gain over the H.261 and the fixed 3D subband coder techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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