This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm using the stereo image. Given a pair of stereo image, we automatically extract several important facial feature points using the disparity map, the gabor filter and the canny edge detector. To detect the facial feature region , we propose a region dividing method using the disparity map. On the indoor head & shoulder stereo image, a face region has a larger disparity than a background. So we separate a face region from a background by a divergence of disparity. To estimate 3D head pose, we propose a 2D-3D Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the 3D coordinates of the facial features using the correspondence of a stereo image. We can estimate the head pose of an input image using Error Compensated-SVD (EC-SVD) method. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately.
음성 품질의 향상은 통신 분야의 주요 관심사이다. 본 논문에서는 VoIP(Voice-over-IP) 수신부에서의 배경잡음 및 패킷손실에 강인한 음질향상 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 하이브리드 마르코프 체인 기반 네트워크 지터추정, 추정된 지터를 이용한 적응적 플레이아웃 스케줄링, 그리고 진폭 및 위상 복원 기반의 음성 향상 방식 등을 결합하여 IP 네트워크를 통해 VoIP 수신부에 도착하는 음성신호의 품질을 향상시킨다. 실험결과는 제안된 방식이 송신부의 인코딩 전에 음성신호에 추가된 잡음을 제거하고 불안정한 네트워크 환경에서 양질의 음성을 제공하는 것을 확인할 수 있다.
Jarina, Raihan A.;Abas, P.G. Emeroylariffion;De Silva, Liyanage C.
Ocean Systems Engineering
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제11권4호
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pp.331-351
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2021
Underwater images are very much different from images taken on land, due to the presence of a higher disturbance ratio caused by the presence of water medium between the camera and the target object. These distortions and noises result in unclear details and reduced quality of the output image. An underwater image restoration method is proposed in this paper, which uses blurriness information, background light neutralization information, and red-light intensity to estimate depth. The transmission map is then estimated using the derived depth map, by considering separate attenuation coefficients for direct and backscattered signals. The estimated transmission map and estimated background light are then used to recover the scene radiance. Qualitative and quantitative analysis have been used to compare the performance of the proposed method against other state-of-the-art restoration methods. It has been shown that the proposed method can yield good quality restored underwater images. The proposed method has also been evaluated using different qualitative metrics, and results have shown that method is highly capable of restoring underwater images with different conditions. The results are significant and show the applicability of the proposed method for underwater image restoration work.
본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
연구목적: 본 논문에서는 IR-UWB를 활용하여 실내 위치 추정을 위한 거리 추정 기술을 제안하고 연구 수행한다. 실내 환경에서 clutter(클러터)나 noise(노이즈) 환경으로 인해 낮아진 목표 신호의 검출과 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 클러터 억제와 미약 신호를 검출하기 위해 기존 연구인 Background Remover, Corelation, Singular Vector Decomposition 연구를 분석하고 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 평가를 위해 일반 실내 건물에서 2~11.5m 까지 목표물을 측정하는 실험을 진행하고 평균 에러율을 통해 성능평가 및 검증을 진행한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 11.5m까지 평균에러 0.57m, 6m이상에서 11.5m까지 에러율 0.49m였다. 기존 연구 대비하여 평균 에러율 약 1m를 줄이는 결과를 보였다. 결론: 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증했다. 거리나 위치 추정을 위한 클러터, 노이즈 환경에서 미약 신호 검출하는 기법으로 활용이 가능할 뿐 아니라 투과성이 높은 UWB 레이더를 활용하여 제난 상황에서 인명을 피해를 줄이기 위한 인명 검출 기법으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.
선박과 선박, 선박과 육상 관제소간에 선박의 위치정보 등을 자동 송수신하여 선박 간의 충돌 방지 및 해난 수색 구조 활동을 지원하기 위하여 선박 자동 식별 장치인 AIS(automatic identification system)을 채용하고 있다. 그리고, 항만의 관제시스템은 선박 AIS와 연계하여 선박의 통항을 관리한다. 효율적인 통항관리를 할 수 있도록 AIS 연동하는 선박 인식 및 표출 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 검출된 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출 방법을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실험결과 제안하는 알고리즘이 항만의 선박 관제에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
With the stochastic process which consists of the harmonic sinusoid and the white nosie, the power spectrum of background EEG is estimated by the Pisarenko Harmonic Decomposition. The estimating results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral estimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this paper ensures that this method is possible to analyze the power spectrum of background EEG.
To predict the background level of harmonics produced by household appliances, information on the site, capacity, and usage pattern of these loads arenecessary. However, as household appliances are distributed widely and various in type, it is difficult to know these kinds of information accurately. This paper presents a method for estimation of background level of harmonics produced by distributed harmonic sources with readily available data. Large industrial customers are excluded from this study. In this paper, customers are grouped into three classes, i.e. residential, commercial, and industrial. Typical customers for each class are assumed and characteristics of their equipments are modeled. As the proposed method does not require harmonic measurement, it can be employed to forecast voltage total harmonic distribution (VTHD) in the future. An illustrative example is described.
Pitch estimation is important in various speech research areas, but when the speech is noisy, accurate pitch estimation with conventional pitch detectors is almost impossible. To solve this problem, we propose a new pitch detection algorithm for noisy speech using a noise whitening technique on the background noise and obtain successful results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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