• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.76-82
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• 2010

리버서블 워터마킹은 디지털 영상에 정보를 은닉하고 인증된 상대에게만 은닉된 정보를 복호화하고 원래의 상태로 영상을 복구하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 이동을 이용한 고용량 리버서블 워터마킹을 제안한다. 본 논문에서는 높은 삽입량을 위하여 영상을 $2{\times}2$ 블록으로 분할하고, 각 블록에 수평, 수직, 대각에 대한 화소쌍을 이용하여 가장 빈도가 높은 최대 삽입공간을 찾는다. 최대 삽입공간을 포함하는 위치맵을 이용하여 오버플로우와 언더플로우를 제거하여, 반복적인 워터마크 삽입을 통해 삽입량을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 리버서블 워터마킹 방법과 비교하여 좋은 화질과 높은 삽입량을 나타냄을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권3호
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• pp.794-814
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• 2012

We propose a novel method for improving Wi-Fi positioning accuracy while reducing the energy consumption of mobile devices. Our method presents three contributions. First, we jointly and intelligently select the optimal subset of access points for positioning via maximum mutual information criterion. Second, we further propose local discriminant embedding algorithm for nonlinear discriminative feature extraction, a process that cannot be effectively handled by existing linear techniques. Third, to reduce complexity and make input signal space more compact, we incorporate clustering analysis to localize the positioning model. Experiments in realistic environments demonstrate that the proposed method can lower energy consumption while achieving higher accuracy compared with previous methods. The improvement can be attributed to the capability of our method to extract the most discriminative features for positioning as well as require smaller computation cost and shorter sensing time.