This paper describes design of an algorithm for analyzing human activity using body-fixed 3-axis accelerometer in the small of the back. In the first step, we distinguish static and dynamic activity period using AC signal analysis. Then five postures were classified by applying the threshold in DC signal corresponding to the static activity period. Also, after comparison of average power and taking negative peak signal in the dynamic activity period, the four dynamic activities were classified by adaptive threshold method. To evaluate the performance of the proposed algorithm, the measured signals obtained from six subjects were applied to the proposed algorithm and the results were compared with the simultaneously measured video data. As a result, the activity classification rate of 95.7% on average was obtained. Overall results show that the proposed classification algorithm has a possibility to be used to analyze the static and dynamic physical activity.
The edge detection process serves to simplify the analysis of images by drastically reducing the amount of data to be processed, while preserving useful structural informations about object boundaries. At first, this paper proposes an edge detection algorithm to reduce the amount of computation. The gradients of pixels are calculated by using first order differential equations on the pixels with even rows and even columns or odd rows and odd columns, and they are compared with a threshold to decide edges. As a result, the computational complexity is reduced to one third or one forth compared with the provious ones. To enhance the accuracy of edge detection, a method with the adaptive threshold for each pixel window which is calculated by using characteristic values is proposed. In this case, the performance can be improved since the threshold is calculated properly for each window according to the local characteristics of corresponding window.
This paper presents two adaptive fingerprint matching methods. First, we experiment an adaptive threshold selection of 1:N matching system in order to raise the reliability of the matching score. Second, we propose a adaptive threshold selection using fitting algorithm for high speed matching. The experiment was conducted on the NITZEN database, which has 5247 samples. Consequently, this paper shows that our suggested method can perform 1.88 times faster matching speed than the bidirectional matching speed. And, we prove that FRR of our suggested method decreases 1.43 % than that of the unidirectional matching.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계에서 해결해야할 문제점 중에 하나는 잡영 제거의 문제이다. 전처리과정에서 처리되지 않고 남은 잡영은 영역분할 결과 과분할되는 문제를 낳는다. 과분할된 배경 영역을 구분하고 제외시키기 위해서 일정한 밝기 이상의 영역을 제거하는 고정 문턱값을 사용하여 영역을 제거하면, 육안으로는 보이지 않으나 중요한 기능을 하는 미량의 단백질을 나타내는 반점들이 제외될 수도 있다. 제안 기법은 영역분할 후에 영역들의 첨도의 평균 곡선을 지수함수에 회귀분석하여 매개변수를 구한 다음, 오차의 확률분포에 따라서 매개변수들로 문턱값을 구하여 적용한다. 오차의 확률분포에 따르면 문턱값 적용의 신뢰도는 99.85%이며, 제안기법을 실험 영상으로 실험한 결과로써 적응적 문턱값 결정 기법이 정확함을 보인다.
이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.
독립 협동형 감시시스템인 이차감시레이더(SSR)의 위치 정보의 해상도를 높이기 위해 다변측정감시시스템(MLAT)이 항공 감시시스템에 적용되고 있다. 다변측정감시시스템은 쌍곡선(hyperbola) 또는 쌍곡면(hyperboloid) 위치 측정법을 이용하는 시스템으로 4개 이상의 지상 수신기에서 TOA (time of arrival)값을 측정하고 이를 중앙처리장치에서 각 수신기 상호간의 수신시각차 (TDOA; time difference of arrival)를 이용하여 항공기의 위치를 계산한다. TDOA (time difference of arrival) 알고리즘을 이용하는 다변측정감시시스템의 위치 측정 해상도를 높이기 위해서는 먼저 항공기에 탑재된 트랜스폰더에서 송출된 신호가 수신기에 수신되는 시간인 TOA(time of arrival)를 정밀하게 측정하여야 한다. 본 논문에서는 다변측정감시시스템의 구성에 대해 간략히 설명하였으며 TOA를 측정하기 위한 방법 중 하나인 ATD (adaptive threshold detector)에 대하여 간략히 설명하였다. ATD는 동일 신호에 대한 수신기간 수신한 신호의 진폭 차에 의해 발생하는 펄스 위치 편차 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 ATD의 종류 중 LAS (level adjuster System)과 CDS (constant-fraction discriminator system)에 대한 시뮬레이션 결과와 기본적인 임계값을 적용한 펄스 위치 계산 시뮬레이션 결과를 비교하여 ATD의 성능을 분석하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.303-307
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2002
Although Synthetic Aperture Radar(SAR) is a very powerful and attractive tool, automatic interpretation of SAR images is extremely difficult because of several reason. Spatially, speckle noise reduction in SAR images is important step to interpret the SAR image at the preprocessing step. The speckle noise in SAR images is modeled to be multiplicative, and therefore, a signal-dependent noise. So, it has deflated many image-denoising algorithms that are based on additive noise model. In this paper, we propose an adaptive wavelet shrinkage method for speckle noise reduction in SAR images by analyzing the high frequency level in detail. We first decompose minutely the high frequency level to analyze the noise level. And then, we determine the weighting threshold value per the level, and layer. Finally, using those weighting threshold, we produce the efficient wavelet shrinkage method. So, this method not only reduces the speckle noise, but also preserves image detail and sharpness.
급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 OFDM 방식의 무선통신 시스템에서 동존/이종 혹은 기타 재밍에 의한 통신 성능의 열화 시 간섭을 받은 부반송파를 추정하여, 간섭이 없는 부 반송파만 전송함으로써 어떠한 간섭 상황에서도 정상적인 통신이 가능토록 하는 기법을 제안한다. 제안된 Adaptive Sub-carrier Assignment(ASA) 기법은 수신 단에서 FFT를 거친 각 부 반송파의 수신 전력 값을 추정하여, AWGN환경에서 원 신호의 평균 전력치 값인 문턱값(threshold) 보다 큰 부 반송파는 강한 간섭을 받은 부분으로 송신 단에서 신호전송 시 제외하고, 간섭에 영향을 받지 않은 주파수대역에 대해서만 부반송파에 정보를 보내는 방식으로, 기존의 무선 통신시스템의 물리계층 구조의 변경이 없이 강한 간섭 신호 하에서도 통신을 할 수 있는 시스템 구조를 제공한다. 제안된 ASA방식을 사용하여 OFDM 시스템에서 시뮬레이션을 통해 간섭 신호의 주파수 대역 및 간섭 전력 값에 따른 부 반송파의 간섭 정보를 추정하고, 성능을 분석한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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