A simple multimodal fingerprint recognition method based on two types of feature vectors such as minutiae points and directional features is proposed, where Directional Filter Bank (DFB) is used to extract directional features. Experimental results show that the proposed method can effectively combine minutiae- and DFB-based methods and produce a better matching capability in the poor quality fingerprint image.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권2호
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pp.49-57
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2007
In fingerprints, singular regions including core or delta points have different directional characteristics from non-singular regions. Generally, the ridges of singular regions change more abruptly than those of nonsingular areas, thus in order to effectively enhance fingerprint images regardless of region, local ridge curvature information needs to be used. In this paper, we present an improved Directional Filter Bank (DFB)-based fingerprint image enhancement method that effectively takes advantage of such ridge curvature information. The proposed method first decomposes a fingerprint image into 8 directional subbands using the DFB and then classifies the image into background, low curvature, and high curvature regions using the directional energy estimates calculated from the subbands. Thereafter, the weight values for directional subband processing are determined using classification information and directional energy estimates. Finally, the enhanced image is obtained by synthesizing the processed subbands. The experimental results show that the proposed approach is effective in enhancing both singular and non-singular regions.
In this paper, the frequency separation locking and interval stabilization of 4-channel DFB-LDs have been demonstrated using a fiber Fabry-Perot filter with an free spectral range of 100GHz. Frequency fluctuation and locking range of each channel were appeared to be within 15MHz and over 12GHz, respectively. Back-reflection curve from the fiber Fabry-Perot filter was used for the extraction of an error signal in order to increase the number of accomodable channels and extinction ratio.
본 논문에서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Decorrelated Filter Bank (DFB), Octave-based Spectral Contrast (OSC), Zero-Crossing Rate (ZCR), 그리고 Spectral Contract/Roll-Off를 복합 특징벡터로 결합하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 설계하였다. 기존 방식에서는 전체 학습 데이터에 대한 특징벡터를 정규화를 한 후 SVM 모델을 생성하여 분류를 시행하였다. 본 논문에서는 비교 대상이 되는 한 쌍의 클래스에 대해서 One-Against-One (OAO) SVM으로 모델을 생성할 때 선택된 두 클래스의 특징벡터에 대해서만 정규화를 시행하는 방식을 제안한다. 기존 정규화 방식을 이용하면 단일 특징벡터로 OSC를 사용할 경우에는 60.8%, 복합 특징벡터를 모두 이용하는 경우에는 77.4%의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 제안된 정규화 방식을 이용하면 OSC와 복합 특징벡터에 대해서 각각 8.2%와 3.3%의 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.
음악 장르 분류를 위해서 다양한 종류의 특징 벡터들이 이용되고 있다. 대표적인 short-term 특징 벡터들로는 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), octave-based spectral contrast (OSC) 등이 있으며, 이들의 long-term variation이 함께 이용된다. 본 논문에서는 OSC 특징을 추출하는데 있어서 하나의 옥타브 밴드 뿐만 아니라 다중 옥타브 밴드를 동시에 이용하여 옥타브 밴드 간 상관관계를 함께 반영할 수 있도록 하였다. 2012년도 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) 평가회의 mixed 장르 분류 분야에서 4위를 한 알고리즘에 다중 옥타브 밴드를 이용한 결과, GTZAN과 Ballroom 데이터베이스에 대해서 각각 0.40% 포인트와 3.15% 포인트의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
단일 모드 반도체 레이저(DFB 레이저)를 5 GHz의 반복율로 이득 스위칭하여 얻은 광 펄스를 압축하여 변환 제한된 초단 광 펄스를 생성하였다. 이득 스위칭된 광 펄스의 최소 폭은 27 psec 이고 스펙트럼 폭은 1.1 nm로 펄스에 많은 선형 처핑과 비선형 처핑이 존재한다. 이를 대역폭이 펄스의 스펙트럼 폭보다 좁은 0.55 nm의 광 필터에 통과시켜 비선형 처핑을 제거하고 분산 보상 광섬유로 압축하여 7.1 psec의 광 펄스를 얻었다. 이때 펄스의 시간-대역폭 곱은 0.49로 변환 제한된 가우시안 펄스이다. 이러한 변환 제한된 광 펄스는 40 Gbit/s 광 시분할 다중화 방식 광통신용 광원으로 사용할 수 있다.
광 평면 유전체 기판 위에 형성된 금속격자구조의 누설특성을 이용한 새로운 광 결합용 필터를 제안하였고, Bragg 조건들을 모드 전송선로 이론을 사용하여 정확하게 분석하였다. 수치해석 결과, 유전체격자구조로 구성된 기존의 DFB는 전송 모드들의 피드백특성에 기인한 차단대역을 형성하지만 금속격자구조는 누설파특성에 기인한 차단대역을 형성하는 것으로 나타났다. 결국, 누설파 필터특성을 적용한 광 결합용 필터는 LD나 광섬유와 같은 광통신용 소자들과 집적이 가능함을 보였다.
도플러 처리(Doppler processing) 기능은 잔류(residue) 클러터(clutter)의 제거뿐만 아니라 위상정합누적(coherent integration)을 수행하므로, 펄스 도플러 레이더에 있어서 가장 핵심적인 역할을 수행한다. 디지털 신호처리기(DSP : digital signal processor)의 성능향상과 더불어 DSP를 이용한 구현이 점점 일반화 되어가고 있다. 도플러 처리기가 입력신호를 실시간으로 처리하기 위해서는, 다중 DSP를 이용한 병렬처리 개념이 일반적으로 사용되어야 한다. 본 논문에서는 아날로그 디바이스사의 ADSP21060 8개를 탑재한 Morocco-2 보드를 사용하여 MTI(moving target indicator)필터, 도플러 필터뱅크(DFB : Doppler filter bank) 및 제곱검출기(square-law detector) 등으로 구성된 프로그램 가능한 구조의 도플러 처리기를 구성하였다. 위상정합처리구간(CPI : coherent processing interval) 동안 수신된 입력데이터의 분배(distribution)시간, 출력데이터의 전송(transfer)시간 및 알고리즘 수행에 소요되는 연산시간 등을 수식으로 표현하여, 전체 처리시간과 도플러 처리기 구현에 소요되는 DSP의 수를 예측하였다. 또한 레이더 운용에 필요한 각종 타이밍신호 및 모의 표적신호를 발생할 수 있는 TSG(timing signal generator)를 이용하여 도플러 처리기의 실시간 연산기능을 확인하였다.
In this paper, an automated line-defect detection method for TFT-LCD panel is presented. A DFB(Directional Filter Bank) and line-projection method are used to find line-defect which is one of the major defects occurred in TFT-LCD panel. The experimental results show that the proposed algorithm gave promising results for applying automated inspection technique for TFT-LCD panel.
본 논문에서는 지문영상의 향상을 위한 방향성 필터링의 새로운 기법을 제안한다. 지문영상은 융선의 규칙적인 열의 방향성 맵으로 구성되어 있으며, 융선의 주방향성은 지문영상의 주요 특징점을 추출하기 위한 융선의 연결이나 잡음의 제거 등 지문영상의 전처리과정에 매우 중요하다. 방향성대역 통과 필터뱅크(Directional Filter Bank ; FB)는 입력영상을 주파수의 성분이 아닌 방향성 성분으로 분해한 다음, 이 대역영상으로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문은 DFB를 이용하여 지문영상을 방향성 대역 영상으로 분해하여 이를 처리한 후 복원함으로써 지문영상을 향상시키는 알고리듬을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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