The success of iris recognition depends mainly on two factors: image acquisition and an iris recognition algorithm. In this study, we present a system that considers both factors and focuses on the latter. The proposed algorithm aims to find out the most efficient wavelet family and its coefficients for encoding the iris template of the experiment samples. The algorithm implemented in software performs segmentation, normalization, feature encoding, data storage, and matching. By using the Haar and Biorthogonal wavelet families at various levels feature encoding is performed by decomposing the normalized iris image. The vertical coefficient is encoded into the iris template and is stored in the database. The performance of the system is evaluated by using the number of degrees of freedom, False Reject Rate (FRR), False Accept Rate (FAR), and Equal Error Rate (EER) and the metrics show that the proposed algorithm can be employed for an iris recognition system.
In this paper, the method which searchs a character of face and transforms it by FACS(Facial Action Coding System) for face modeling is suggested. FACS has a function to build an expression of face to AUs(Action Units) and make various face expressions. The system performs to find accurate Action Units of sample face and use setted AUs. Consequently it carries out the coefficient for transforming face model by 2D AUs matching.
In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.
In this paper, a novel algorithm for digital watermarking is proposed. We use two pattern keys from BCH (15, 7) code and one randomizing key. In the embedding process, optimal watermark coefficients are determined by statistical analysis of the DCT coefficients from the standpoint of HVS. In the detection, watermark coefficients are restored by correlation matching of the possible pattern keys and minimizing the estimation errors. Attacks tested in the experiments ate image enhancement and image compression (JPEG). Performance is evaluated by BER of the logo images and SNR/PSNR of the restored images. Our method has higher performance against JPEG attacks. Analysis for the performance is included.
Broadband Microwave Low Noise Amplifier(LNA) is designed. The matching method using the broadband BPF(BandPass Filter) is introduced in this paper. This method is that the filter having the same reflection coefficient of Microwave GaAs FET in the desired bandwidth is located on the input stage of FET. The Simulated results is obtained that the $S_{21}$ and noise figure in 2.5GHz$\sim$9GHz, band are 8.5dB $\pm$ 1.5dB, 2.5dB $\pm$ 0.3dB respectively.
In this paper, the extended Biot's semilinear model was developed. Combining the extended Biot model with the dynamic equation yields the nonlinear wave equation in poproelastic sound absorbing materials. Both perturbation and matching techniques are used to find solutions for nonlinear wave equations. By comparing results between linear and nonlinear wave solutions, characteristics of nonlinear waves in poroelastic sound abosrbing materials have been studied. Nonlinear waves were found to be attenuated faster than the linear ones. A maximum amplitude of the nonlinear wave occurred near its surface boundaries and decay quickly with distance from the surface. It has also been found that, if the amplitudes of linear waves are known at the surface boundaries, those of nonlinear ones can be determined. This will be the basis of finding effects of nonlinearity on the absorption coefficient and the transmission loss.
In this paper, we propose the noise suppressor with the psychoacoustic model and wavelet packet transform. The objective of the scheme is to enhance speech corrupted by colored or non-stationary noise. If corrupted noise is colored, subband approach would be more efficient than whole band one. To avoid serious residual noise and speech distortion, we must adjust the Wavelet Coefficient threshold. In this paper, the subband is designed matching with the critical band. And WCT is adapted by noise masking threshold(NMT) and segmental signal to noise ratio(seg_SNR). Consequently this work improve the PESQ-MOS about 0.23 in the case of coded speech.
This paper presents an enhanced preprocessing and recognition algorithm for automatic vehicle license plate recognition system. The algorithm first applies horizontal gradient filter followed by thresholding and mathematical morphology operation for preprocessing. The final stage of the preprocessing is the application of connected component analysis in order to estimate the license plate region. For the recognition of the serial numbers of the plates, we developed a very effective algorithm. We call this zerocrossing count algorithm. This paper presents a detail of this algorithm and compare the performance with a template matching algorithm which utilizes correlation coefficient.
This paper proposes an image compressing and template matching algorithm for face image using GHA (Generalized Hebbian Algorithm). GHA is a part of PCA (Principal Component Analysis), that has single-layer perceptrons and operates and self-organizing performance. We used this algorithm for feature extraction of face shape, and our simulations verify the high performance for the proposed method. The shape for face in the fact that the eigenvector of face image can be efficiently represented as a coefficient that can be acquired by a set of basis is to compress data of image. From the simulation results, the mean PSNR performance is 24.08[dB] at 0.047bpp, and reconstruction experiment shows that good reconstruction capacity for an image that not joins at leaning.
Park Seong-Bae;Park Joung-Min;Ahn Bierng-Chearl;Kim Kyung-Seok
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권1호
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pp.53-61
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2006
In this paper, we present parametric studies for the optimum design of a hexagonal plate monopole antenna. The dependence of the antenna performance on various geometric parameters is investigated using a commercial electromagnetic software, from which an optimum design of a hexagonal plate monopole antenna is derived. Guidelines for determining initial parameter values are given. The diameter of the circular ground plane is minimized tlo 1/5 wavelength at the lowest operating frequency. The antenna impedance matching is controlled by adjusting the gap between the plate and the ground plane, the plate base width, and the base bevel angle. The antenna proposed in. this paper shows a reflection coefficient less than -10 dB and a $2.0{\sim}6.2$ dBi gain over $3{\sim}20$ GHz frequencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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