Recently, various methods to effectively eliminate the noise are researched in image processing techniques. However, the conventional noise filtering techniques, which remove most of the noise, are less efficient for remained noise detection after filtering due to exploiting no face feature information. In this paper, we proposed a feature vector generation technique in the mouth region by distinguishing and revising the remained noise through gradient correction, when the outline is extracted after performing noise filtering.
The increase of image spam, a kind of spam in which the text message is embedded into attached image to defeat spam filtering technique, is a major problem of the current e-mail system. For nearly a decade, content based filtering using text classification or machine learning has been a major trend of anti-spam filtering system. Recently, spammers try to defeat anti-spam filter by many techniques. Text embedding into attached image is one of them. We proposed an ontology spam filters. However, the proposed system handles only text e-mail and the percentage of attached images is increasing sharply. The contribution of the paper is that we add image e-mail handling capability into the anti-spam filtering system keeping the advantages of the previous text based spam e-mail filtering system. Also, the proposed system gives a low false negative value, which means that user's valuable e-mail is rarely regarded as a spam e-mail.
The speech intelligibility is one of the most important factors in communication system. The speech intelligibility is related with speech to noise ratio. To enhance the speech to noise ratio, background noise reduction techniques are being developed. As a part of solution to noise reduction, this paper introduces directional microphone using beamforming method and speech filtering method. The directional microphone narrows the spatial range of processing signal into the direction of the target speech signal. The noise signal located in the same direction with speech still remains in the processing signal. To sort this mixed signal into speech and noise, as a following step, a speech-filtering method is applied to pick up only the speech signal from the processed signal. The speech filtering method is based on the characteristics of speech signal itself. The combined directional microphone and speech filtering method gives enhanced performance to speech intelligibility in communication system.
This paper describes a speech enhancement scheme that leads to significant improvements in recognition performance when used in the ASR front-end. The proposed approach is based on adaptive comb filtering and an MMSE-related parameter estimator. While adaptive comb filtering reduces noise components remarkably, it is rarely effective in reducing non-stationary noises. Furthermore, due to the uniformly distributed frequency response of the comb-filter, it can cause serious distortion to clean speech signals. This paper proposes an improved comb-filter that adjusts its spectral magnitude to the original speech, based on the speech absence probability and the gain modification function. In addition, we introduce the modified comb filtering-based speech enhancement scheme for ASR in mobile environments. Evaluation experiments carried out using the Aurora 2 database demonstrate that the proposed method outperforms conventional adaptive comb filtering techniques in both clean and noisy environments.
In this paper, the combinations of speech enhancement techniques are experimented. Specifically, the spectral subtraction, KLT based comb-filtering, and their combinations are applied to the Aurora2 database. The results show that recognition accuracy is improved when KLT based comb-filtering is applied after spectral subtraction.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
본 논문에서는 흐려지고 노이즈가 부가되어 열화된 아날로그 의학영상을 복원시키기 위하여 복원기법이 적용되었다. 열화함수에 의해 흐려지고 노이즈가 낀 열화영상의 복원을 위해서 역필터링, 위너필터링에 의한 선형복원기법과 Lucy-Richardson 알고리듬에 의한 비선형 반복 복원기법이 사용되었다. 더욱이, 복원영상의 화질을 평가하기 위해서 주관적 평가방식인 ROC 곡선이 사용되었다. 상수비를 사용한 위너필터링은 역필터링에 비하여 좋은 복원영상을 얻었으나, 진단능력을 향상시키지는 못하였다. Lucy-Richardson 알고리듬이 사용된 복원영상은 가장 우수한 성능을 나타냈고, 감도와 특이도가 열화영상보다 15[%] 만큼 개선되었다.
Collaborative filtering is one of the popular techniques for personalized recommendation in e-commerce. In collaborative filtering, user profiles are usually managed per product category in order to reduce data sparsity. Product diversification of Internet storefronts and multiple product category sales of e-commerce portals require cross-product category usage of user profiles in order to overcome the cold start problem of collaborative filtering. In this paper, we study the feasibility of cross-product category usage of user profiles, and suggest a method to improve recommendation performance of cross-product category user profiling. First, we investigate whether user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Furthermore, a way of utilizing user profiles selectively is suggested to increase recommendation performance of cross-product category user profiling. The feasibility of cross-product category user profiling and the usefulness of the proposed method are tested with real click stream data of an Internet storefront which sells multiple product categories including books, music CDs, and DVDs. The experiment results show that user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Also, the selective usage of user profiles based on correlations between subcategories of two product categories provides better performance than the whole usage of user profiles.
TM data, which have better resolution in spatial and spectral than MSS data, were used for this study, and several Image Processing Techniques (IPT) were examined for finding the best IPT to fit to lineament extraction and mineralized zone mapping. The Ryeongnam area was selected as test area, because the area is one of major mineralized zones in Korea and its hydrothermal alteration zone is wider and deeper than other areas. The spatial filtering method is most optimum one for limeament extraction: that is, the directional spatial filtering is most efficient to detect N-S, E-W direction lineaments on the image, and the high boost filtering can be applied for mapping all direction lineaments. The ratio method was selected for detecting altered zone. It is possible to make several tens combinations in ratio with 7 bands of TM data, but considering spectral characteristics of each band of TM to the geological meterials and vegetation, the band 4/band 3(A), band 5/band 7(B), and B/A ratio methods were chosen among them. The 5/7 ratio image did not show clearly the altered area due to noise from vegetation cover, so the 4/3 ratio imae was used for trying to decrease the effect of vegetation. As a result the B/A ratio image showed quite nicely the altered zone of the test area. In conclusion, the spatial filtering is the best image processing techniques for lineament mapping, and the B/A ratio image in TM data is useful for the mineralized zone mapping.
This paper proposes an extended service filtering technique to prevent overload in service control point (SCP) due to televoting (VOT) or mass calling (MAS) services with the heavy traffic characteristics. Also, this paper compares this extended technique with the existing overload control techniques, and calculates steady state call blocking probabilities in intelligent network (IN) under overload conditions. The proposed technique considers SCP overload and IN Capability Set (CS)-1 services (such as VOT or MAS service) that have to use the specialized resources of intelligent peripheral (IP). This technique uses first an activating step in which SCP requests service filtering to service switching point (SSP). Then, in the filtering step, SSP sends filtering results to SCP periodically or each N-calls. Also, when filtering time-out expires, SSP stops service filtering, and sends service filtering response to SCP in the deactivating step. This paper applies this technique to VOT/MAS service, and calculates SCP and SSP-IP (circuit) call blocking probabilities by using an analytical VOT/MAS service model. With the modeling and analyzing of this new technique, it shows that this technique reduces the traffic flow into SCP from SSP and IP prominently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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