Although orthogonal function is introduced in control theory in early 1970's, it is not perfect. Since the concept of integral operator by Chen and Hsiao in mid 1970's, orthogonal function (for example Walsh, Block-pulse, Haar, Laguerre, Legendre, Chebychev etc) has been widely applied In system's analysis and identification, model reduction, state estimation, optimal control, signal processing, image processing, EEG, and ECG etc. The reason why Walsh Functions introduces in control theory is that as integral of Walsh function is also developed in Walsh orthogonal function, if we transfer give system into integral equation and introduce Walsh function. We can know that system's characteristic by algebraical expression. This approach is based on least square error and that result is expressed as computer calculation and partly continuous constant value which is easy to apply. Such a Walsh function has been actively studied in USA, TAIWAN, INDO, CHINA, EUROPE etc and in domestic, author has studied it for 10 years since it was is introduced in 1982. This paper is consider the that author has studied for 10 years and Walsh function's efficiency.
In this paper, we propose a new machine vision algorithm for automatic defect detection on patterned textures with the help of texture-periodicity and the Jensen-Shannon Divergence, which is a symmetrized and smoothed version of the Kullback-Leibler Divergence. Input defective images are split into several blocks of the same size as the size of the periodic unit of the image. Based on histograms of the periodic blocks, Jensen-Shannon Divergence measures are calculated for each periodic block with respect to itself and all other periodic blocks and a dissimilarity matrix is obtained. This dissimilarity matrix is utilized to get a matrix of true-metrics, which is later subjected to Ward's hierarchical clustering to automatically identify defective and defect-free blocks. Results from experiments on real fabric images belonging to 3 major wallpaper groups, namely, pmm, p2, and p4m with defects, show that the proposed method is robust in finding fabric defects with a very high success rates without any human intervention.
본 논문에서는 32비트 명령어축약 형 마이크로프로세서를 적용하는 지문인식시스템에서 알고리즘 처리시간의 40%를 점유하는 세선화 단계를 위한 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 세선화는 특정 사이즈의 윈도우 마스크를 적용하여 같은 연산을 반복적으로 처리하는 점에 착안하여 이를 소규모의 하드웨어에서 처리함으로써 고성능 마이크로프로세서의 연산부담을 덜고 처리속도 향상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 HDL을 이용하여 RTL 수준으로 설계한 뒤 시뮬레이션 결과와 기존의 알고리즘 처리결과를 비교하였다.
본 논문은 인보이스 문서 이미지에 문서 처리 자동화를 적용하기 위한 문서 구조 인식 방법과 문서 구조 인식 결과를 토대로 스프레드문서 형태로 출력하는 방법을 제안한다. 딥러닝 OCR 엔진을 통해 문서 내 단어 블록들과 해당 블록들의 문자 인식 결과를 얻는다. 단어 블록의 위치 정보들을 통해 같은 행과 같은 열에 존재하는 단어 블록들을 검출한다. 단어 블록들의 배치 정보를 통해 문서 영역을 분할한다. 문서의 구역 정보를 통해 얻어진 문서 구조를 토대로 스프레드시트의 알맞은 위치에 문자 인식 결과를 입력한다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 항목 배치는 평균 92.30%의 정확도를 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
본 논문에서는 동영상 화질을 최대한 유지하면서 압축 비트량 절감을 효율적으로 이루기 위해 복수개의 영상처리 필터를 영상의 블록에 따라 선택적으로 적용하고, 영상처리 필터의 선택을 위한 MSSSIM(Multi-Scale Structural SIMilarity) 및 쿨백-라이블러 발산(Kullback-Leibler divergence: KL-Divergence) 기반의 영상 처리 평가 함수를 제안한다. 영상압축의 경우, 영상 내 특징에 따라 화질과 비트량 절감의 특성이 다르며, 이에 따라 단일 목적을 가진 영상처리 필터로서는 화질을 유지하면서, 비트량 절감이라는 목적을 동시에 만족 시키기 어렵다. 이에 따라, 주관적 화질을 최대한 유지하면서, 비트량을 절감시키기 위해 주관적 화질 측도로서 MSSSIM를 사용하고 비트 량 측도를 위하여 쿨백-라이블러 발산을 사용함과 동시에 두 가지 척도를 하나의 척도로 결합시키기 위한 방법을 제안한다. 아울러 제안한 측도를 사용하여 서로 다른 특성을 가진 영상처리 필터를 전처리 필터로 사용할 경우, 주관적 화질을 최대한 유지하면서 비트량 절감을 유지할 수 있도록 동영상 압축이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
본 논문에서는 사람과 상호작용이 가능한 소셜 로봇에서 구동할 수 있는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 구현을 위해 필요한 지능 모듈을 개발하는 방법을 제시한다. 또한, 지능 모듈 블록들을 배치하고 연결하여 맵을 구성하는 과정을 통해 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하는 방법을 제안한다. 최근 소프트웨어 교육이 의무화되고 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 프로그래밍은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식이 없는 학생들이 바로 접근하는 데에는 어려움이 따라, 초심자에게 적합한 블록형 프로그래밍 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서 사용한 블록형 프로그래밍 플랫폼은 사람과 로봇과의 상호작용을 지원하여 즉각적이고 직관적인 프로그래밍이 가능한 플랫폼이다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠를 위해 구현한 지능 모듈을 블록형 프로그래밍 플랫폼 내에서 블록화하여 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 시나리오를 구현하기 위해 총 3가지의 이미지 기반 인공지능 모듈을 구현한다. 지능 모듈 외에도 다양한 기능 블록을 배치함으로써 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠 시나리오를 설계한 방법과 이를 위한 지능 모듈을 구현한 방식을 제안한다.
본 논문에서는 쿼드-트리 방식을 이용한 프랙탈 영상압축 알고리즘의 고속화를 위한 1-차원 VLSI 어레이를 제안한다. 먼저, 순차적 Fisher 알고리즘을 단일할당코드 알고리즘으로 변환하여 데이터의존 그래프를 구현하였다. 구해진 데이터의존 그래프를 최적의 방향으로 투영시켜 2-차원 어레이를 설계하고, 구해진 2-차원 어레이를 변형하여 1-차원 VLSI 어레이를 설계하였다. 설계한 1-차원 VLSI 어레이에서 치역블록 및 정의블록을 입력하는 핀과 처리요소의 내부 연산장치를 고유함으로써 입출력 핀의 수를 줄이고 처리요소의 구조를 간단하게 했다. 또한 각 블록크기에 대한 연산을 위한 처리요소를 재사용하여 처리요소의 이용률을 높였다. 512$\times$512 그레이-스케일 영상의 프랙탈 1-차원 VSLI 어레이의 동작은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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