• 제목/요약/키워드: Duality techniques

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ROI를 이용한 웨이브렛 기반 디지털 영상의 워터마킹 기법 (A Wavelet-Based Watermarking Scheme of Digital Image Using ROI Method)

  • 김태중;홍충선;성지현;황재호;이대영
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권3호
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    • pp.289-296
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    • 2004
  • 일반적인 워터마킹 기술들은 영상의 특성을 고려하지 않은 채 신체 책인 영상에 워터마크를 삽입하는 경우가 많다 본 논문에서는 워터마킹 알고리즘을 웨이브렛을 기반으로 구현을 하였으며, 견고한 워터마크 삽입을 위해 Multi-Threshold Watermark Coding(MTWC)의 원리에 기초하여 Region of Interest(ROI)라고 불리우는 영상의 영역에 큰 계수를 찾아 워터마크를 삽입하게 된다. 이때 Human Visual System(HVS)을 이용하여 견고성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크 삽입대역은 중주파 대역에 삽입을 하게 되는데 중주파 대역에 삽입한 워터마크는 어떠한 영상 처리과정 후에도 높은 비율의 추출을 보였으며, 워터마크가 삽입된 영상의 왜곡정도도 다른 대역보다 상대적으로 적게 나타나므로 중주파 대역에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크는 의사 랜덤 시퀀스(Pseudo Random Sequence)로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 Cox의 유사도 측정식을 이용하여 워터마크의 삽입여부를 판단한다

조사자료 데이터베이스의 허위 잠재 가능성 분류군 탐지 (The Detection of Unreliable Data in Survey Database)

  • 변루나;한정혜
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제12D권4호
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    • pp.657-662
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    • 2005
  • 인간이 자료를 생산하여 구축하는 조사자료 데이터베이스는 응답자나 조사자의 고의 또는 실수로 인해 비표본오차는 언제든지 발생할 수 있고 그에 따른 오차를 찾아내는 조사관리는 시간적 비용적 기술적으로 대단히 어렵다. 조사관리를 시의성 있게 수리적이고 체계적으로 찾아내는 일이 결코 쉽지 않기 때문에, 지금까지는 단순히 조사항목 연관성 불일치 또는 임의로 선택한 현장을 방문하여 착오 자료 등을 찾아냄으로써 조사관리 하는 것에 불과하였다. 이에 본 연구에서는 비표본오차 중에서 응답자나 조사원의 허위응답과 허위조사를 예방할 수 있는 잠재 가능성을 분류하는 휴리스틱한 방법을 제시하고자 한다. 먼저 일정한 기간마다 지속적으로 실시되는 조사를 대상으로 질적, 양적 자료의 구성에 관계없는 이항반응 자료로 변환하여 허위일 가능성이 있는 패턴을 찾아보았다. 그리고 조사구의 지리적 위치도 고려하여 최종 허위응답과 허위조사 잠재 가능성 분류군을 탐지하였다. 분석결과 허위조사의 경우를 정확히 탐지하였으며, 허위조사 잠재 가능성 분류군에 대한 특징적인 지식을 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 비표본오차를 보다 정확하고 시의성 있게 관리할 수 있는 조사관리 방법론을 제공함으로써, 조사자료 데이터베이스 품질을 높일 수 있는 가능성과 의의를 가진다.

음성 향상에서 강인한 새로운 선행 SNR 추정 기법에 관한 연구 (A Novel Approach to a Robust A Priori SNR Estimator in Speech Enhancement)

  • 박윤식;장준혁
    • 한국음향학회지
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    • 제25권8호
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    • pp.383-388
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    • 2006
  • 본 논문에서는 잡음 환경에서 단일 마이크로폰의 음성 향상에 대한 새로운 기법을 제시했다. 일반적으로 널리 알려진 스펙트럼 차감법에 근거한 음성 향상 기술은 신호 대 잡음비에 따른 스펙트럼 이득으로 표현된다. 대표적인 Ephraim과 Malah의 decision-directed (DD) 추정치는 잡음 구간에서 효율적으로 뮤지컬 잡음을 제거하지만 음성 구간에서는 이전 프레임의 음성 스펙트럼 성분에 더 큰 비중을 두기 때문에 a priori SNR의 프레임 지연이 발생한다. 따라서 DD에 의해 추정된 a priori SNR이 적용된 잡음 제거 이득은 현재 프레임보다 이전 프레임에 영향을 받으므로 음성 전이 구간에서 잡음 제거 성능을 저하시킨다. 본 논문은 DD의 가중치 파라미터에 Sigmoid Type의 함수를 적용하여 계산적으로는 간단하지만 효과적인 음성 향상 알고리즘을 제안한다. 제안된 접근 방식은 DD의 주요 파라미터인 a priori SNR 지연의 문제점을 해결하면서 뮤지컬 잡음 제거에 우수한 DD의 이점은 유지한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 ITU-T P.862 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 와 Mean Opinion Score (MOS). 그리고 음성 스펙트로그램 (Spectrogram)에 의해 평가했고 기존의 DD의 고정된 가중치 파라미터를 사용했을 때 보다 향상된 결과를 나타내었다.