Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.212-216
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1997
A new metal tip fabrication process for low voltage operation is reported in this paper. The key element of the fabrication process is that isotropic silicon etching and oxidation process used in silicon tip fabrication is utilized for gate hole size reduction and gate oxide layer. A metal FEA with 625 tips was fabricated in order to demonstrate the validity of the new process and submicron gate apertures were successfully obtained from originally 1.7$\mu\textrm{m}$ diameter mask. The emission current above noise level was observed at the gate bias of 50V. The required gate voltage to obtain the anode current of 0.1${\mu}\textrm{A}$/tip was 74V and the emission current was stable above 2${\mu}\textrm{A}$/tip without any disruption. The local field conversion factor and the emitting area were calculated as 7.981${\times}$10\ulcornercm\ulcorner and 3.2${\times}$10\ulcorner$\textrm{cm}^2$/tip, respectively.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.
영상처리는 현대사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 확대되고, 중요한 분야로 이용되고 있다. 영상 데이터는 영상을 전송하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, 대표적으로는 salt & Pepper 잡음이 있다. salt & pepper 잡음을 제거하기 위한 기존의 방법들은 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상의 히스토그램을 이용한 가중치 필터와 국부 마스크의 방향에 따른 spline 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문은 블러(blur)되고 잡음이 추가되어 훼손된 영상에 대한 복구를 하기 위해 반복영상처리를 사용한 새로운 방식을 제안한다. 전통적인 복구방법은 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 일률적으로 복구방법을 적용하여 복구한다. 그 결과로서 에지에서는 인공잡음이 나타나고 평면에서는 잡음이 증폭되는 특성이 나타난다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 에지 방향에 대한 방향성을 추적하여 복구를 시도하는 것을 제안한다. 기존의 방법과 제안된 방법론의 비교를 통해 제안된 방법론의 우월성을 객관적으로 나타내고자 한다.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
영상 처리 시스템의 신호는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크을 8방향으로 세분화하여 각 방향의 화소 변화에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음이 발생한다. 이러한 영상에 첨가된 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 에지 검출을 이용하여 국부 마스크의 화소의 방향에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1275-1292
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2021
As a fine-grained classification problem, aspect-level sentiment classification predicts the sentiment polarity for different aspects in context. To address this issue, researchers have widely used attention mechanisms to abstract the relationship between context and aspects. Still, it is difficult to effectively obtain a more profound semantic representation, and the strong correlation between local context features and the aspect-based sentiment is rarely considered. In this paper, a hybrid attention capsule network for aspect-level sentiment classification (ABASCap) was proposed. In this model, the multi-head self-attention was improved, and a context mask mechanism based on adjustable context window was proposed, so as to effectively obtain the internal association between aspects and context. Moreover, the dynamic routing algorithm and activation function in capsule network were optimized to meet the task requirements. Finally, sufficient experiments were conducted on three benchmark datasets in different domains. Compared with other baseline models, ABASCap achieved better classification results, and outperformed the state-of-the-art methods in this task after incorporating pre-training BERT.
본 논문에서는 스펙트로그램에서 마루와 골을 이용한 주파수 채널 분할 알고리즘을 제안한다. 주파수 채널 분할 문제는 동일한 음원으로부터 발생한 음성이 포함된 주파수 채널들을 하나의 그룹으로 묶는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 입력 신호의 평탄화된 스펙트럼에 기반한 알고리즘이다. 평탄화된 스펙트럼에서 마루와 골은 각각 세그먼트의 중심과 경계를 판단하기 위해 사용된다. 각 세그먼트를 하나의 소리로 묶는 그룹핑 단계 이전에 제안된 알고리즘에 의한 세그멘테이션 결과가 유용함을 평가하기 위하여 이상적인 마스크에 의한 세그멘테이션 결과와 제안된 방법을 비교한다. 제안된 방법을 협대역 잡음, 광대역 잡음, 다른 음성신호와 혼합된 음성신호에 대하여 실험하였다.
본 논문에서는 기준영상에 대한 정보가 없는 무기준(No-reference) 정지영상 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 제안하는 무기준 객관적 화질평가 방법은 인간의 시각체계에서 민감하게 반응하고 화질의 주된 열화 요인인 경계영역의 블록킹과 블러링을 측정하여 수치화 한다. 블록킹 정량화를 위해서, 우선 인접 화소간의 차이를 누적하여 블록킹이 발생하는 위치를 찾고 그 교차점에서 블록킹 현상을 2차원 계단함수로 모델링하여 블록킹의 국소적인 강도를 계산한다. 계산된 국소적 수치들은 적절한 함수화를 통하여 블록킹 수치로 사용된다. 이상적인 영상의 경계는 계단함수임을 가정하면 블러링된 영상에서의 경계의 전이 폭을 계산함으로써 블러링 정도를 예측할 수 있다. 주어진 영상을 다시 Gaussian 블러링 커널을 이용하여 블러링시킨 후 두 영상의 경계 마스크 영상을 이용하여 경계 블록을 결정한다. 경계블록을 수평, 수직, 두 대각선 방향으로 사영하여 얻은 사영신호로부터 국소적 극대 및 극소 위치를 이용하여 경계 전이의 폭을 추정한다. 또한 kurtosis와 SSIM을 이용하여 그 수치를 보정하여 블러링의 수치로 사용한다. 제안한 방법의 객관적 화질 수치는 주관적 화질 수치와 비교해 본 결과 높은 상관관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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