This paper proposes a digital image watermarking which is robust to geometric distortions using an independent component analysis(ICA) of fixed-point(FP) algorithm based on secant method. The FP algorithm of secant method is applied for better performance in a separation time and rate, and ICA is applied to reject the prior knowledges for original image, key, and watermark such as locations and size, etc. The proposed method embeds the watermark into the spatial domain of original image The proposed watermarking technique has been applied to lena, key, and two watermarks(text and Gaussian noise) respectively. The simulation results show that the proposed method has higher speed and better rate for extracting the original images than the FP algorithm of Newton method. And the proposed method has a watermarking which is robust to geometric distortions such as resizing, rotation, and cropping. Especially, the watermark of images with Gaussian noise has better extraction performance than the watermark with text since Gaussian noise has lower correlation coefficient than the text to the original and key images. The watermarking of ICA doesn't require the prior knowledge for the original images.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.4
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pp.233-242
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2023
The unscented Kalman filter (UKF), which is widely used to estimate the states of nonlinear dynamic systems, can be improved to realize robust system identification by using multiple sigma-point sets. When using Kalman filter methods for system identification, artificial noises must be appropriately selected to achieve optimal estimation performance. Additionally, an appropriate scaling factor for the sigma-points must be selected to capture the nonlinearity of the state-space model. This study entailed the use of Bouc-Wen hysteresis model to examine the nonlinear behavior of a single-degree-of-freedom oscillator. On the basis of the effects of the selected artificial noises and scaling factor, a new UKF method using multiple sigma-point sets was devised for improved robustness of the estimation over various signal-to-noise-ratio values. The results demonstrate that the proposed method can accurately track nonlinear system states even when the measurement noise levels are high, while being robust to the selection of artificial noise levels.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.187-196
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2011
Induction motors play a vital role in aeronautical and automotive industries so that many researchers have studied on developing a fault detection and classification system of an induction motor to minimize economical damage caused by its fault. With this reason, this paper extracts robust feature vectors from the normal/abnormal vibration signals of the induction motor in noise circumstance: partial autocorrelation (PARCOR) coefficient, log spectrum powers (LSP), cepstrum coefficients mean (CCM), and mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC). Then, we classified different types of faults of the induction motor by using the extracted feature vectors as inputs of a neural network. To find optimal feature vectors, this paper evaluated classification performance with 2 to 20 different feature vectors. Experimental results showed that five to six features were good enough to give almost 100% classification accuracy except features by CCM. Furthermore, we considered that vibration signals could include noise components caused by surroundings. Thus, we added white Gaussian noise to original vibration signals, and then evaluated classification performance. The evaluation results yielded that LSP was the most robust in noise circumstance, then PARCOR and MFCC followed by LSP, respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.55-63
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2008
Ridge orientations of fingerprint image are crucial informations in many parts of fingerprint recognition such as enhancement, matching and classification. Therefore it is essential to extract the ridge orientations of image accurately because it directly affects the performance of the system. The two main properties of ridge orientation are 1) global characteristic(gradual change in whole part of fingerprint) and 2) local characteristic(abrupt change around core and delta points). When we only consider the local characteristic, estimated ridge orientations are well around singular points but not robust to noise. When the global characteristic is only considered, to estimate ridge orientation is robust to noise but cannot represent the orientation around singular points. In this paper, we propose a novel method for estimating ridge orientation which represents local characteristic specifically as well as be robust to noise. We reduce the noise caused by scar using iterative outlier rejection. We apply adaptive measurement resolution in each fingerprint area to estimate the ridge orientation around singular points accurately. We evaluate the performance of proposed method using synthetic fingerprint and FVC 2002 DB. We compare the accuracy of ridge orientation. The performance of fingerprint authentication system is evaluated using FVC 2002 DB.
In this paper, robust motion control of a flexible micro-actuator is presented. The actuator is made of a bimorph piezoelectric high-polymer material (PVDF). No mathematical model system can exactly model a physical system such a flexible micro-actuator. For this reason we must be aware of how modeling errors might adversely affect the performance of a control system for such a model. The H method addresses a wide range of the control problems, combining the frequency and time domain approaches. The design is an optimal one in the sense of minimization of the maximum of the closed-loop transfer function. It includes colored measurement and process noise. It also addresses the issues of robustness due to model uncertainties, and is applicable to the, flexible micro-actuator control problem. Therefore, we adopt the H control problem to the robust motion control of the flexible micro-actuator. Theoretical and experimental results demonstrate the satisfactory performance and the effectiveness of the designed controller. the effectiveness of the designed controller.
A robust controller for a 6 DOF magnetically levitated fine manipulator is presented. The proposed controller consists of following two parts : a model reference controller (MRC) and a H$_{\infty}$ controller (HIC). First, the MRC stabilizes the motion of the manipulator. Then, the motion of the manipulator follows that of the reference model. Second, the HIC minimizes errors generated from the MRC due to noise and disturbance since the HIC is a kind of robust controller. The experiments of position control and tracking control are carried out by use of the proposed controller under the conditions of free disturbances and forced disturbances. Also, the experiments using PID controller are carried out under the same conditions. The results from above two controllers are compared to investigate the control performances. As the results, it is observed that the proposed controller has similar position accuracy but better tracking performances comparing to the PID controller as well as good disturbance rejection effect due to the robust characteristics of the controller. In conclusion, it is verified that the proposed controller has the simple control structure, the good tracking performances and good disturbance rejection effect due to the robust characteristics of the controller..
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.3
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pp.203-209
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2014
The rear center-hinge bracket is designed for supporting and folding the rear-seat backrest. This bracket needs to be strong enough to be able to rigidly hold the rear-seat backrest and to withstand luggage loads from the car trunk that are generated when a vehicle is driving on the roads. Particularly, current accident studies report that many serious occupant injuries occurred when the rear-seat back easily folded inward toward the car interior, driven by the luggage loads in the trunk. Given this fact, the robust design of the rear center-hinge bracket that mainly supports the rear backrest has become more important for providing customer safety and preventing high warranty and durability problems. However, none of the studies have emphasized its significant role and considered its robust optimization. Therefore, this paper presents how the hinge-bracket design is optimized based on an application of the finite-element method coupled with the parameter design using Taguchi's design experiment. Finally, Taguchi method's application optimizes a robust center-hinge bracket that shows more rigid performance although it has lighter weight and thinner thickness.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.5
s.98
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pp.58-65
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1999
A magnetic levitation system requires a robustness to overcome a dynamic instability due to disturbances. In this paper a robust controller for a magnetically levitated fine manipulator is presented. The proposed controller consists of following two parts: a model reference controller and an $H_{\infty}$ controller. First, the model reference control stabilizes the motion of the manipulator. Then, the motion of the manipulator follows that of the reference model. Second, the $H_{\infty}$ control minimizes errors generated from the model reference control due to noise and disturbance since the $H_{\infty}$ control is a kind of robust control. The experiments of position control and tracking control are carried out by use of the proposed controller under the conditions of free disturbances and forced disturbances. Also, the experiments using PID controller are carried out under the same conditions. The results from above two controllers are compared to investigate the control performances. As the results, it is observed that the proposed controller has similar position accuracy but better tracking performances comparing to the PID controller as well as good disturbance rejection effect due to the robust characteristics of the controller. In conclusion. it is verified that the proposed controller has the simple control structure, the good tracking performances and good disturbance rejection effect due to the robust characteristics of the controller.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.6
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pp.716-723
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2016
A connecting rod is a crucial part for transmitting an explosive force to the crankshaft in the engine. Stress concentration in connecting rod due to the accumulation of the repeated load may initiate micro crack and result in a crucial break down of the component. Two approaches are adopted to obtain a robust design of connecting rod. Inner and outer array matrix based on combinations of control factors and noise factors are constructed for using Taguchi method. Calculated stress results for each element of matrix are plotted in the Goodman diagram. Robust design approach by Taguchi method reduces stress concentration occurred in small end fillet area of the default model. Variable stress approach using Goodman diagram also confirms a robust design by Taguchi method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2124-2148
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2017
Accurate facial expression recognition (FER) requires reliable signal filtering and the effective feature extraction. Considering these requirements, this paper presents a novel approach for FER which is robust to noise. The main contributions of this work are: First, to preserve texture details in facial expression images and remove image noise, we improved the anisotropic diffusion filter by adjusting the diffusion coefficient according to two factors, namely, the gray value difference between the object and the background and the gradient magnitude of object. The improved filter can effectively distinguish facial muscle deformation and facial noise in face images. Second, to further improve robustness, we propose a new feature descriptor based on a combination of the Histogram of Oriented Gradients with the Canny operator (Canny-HOG) which can represent the precise deformation of eyes, eyebrows and lips for FER. Third, Canny-HOG's block and cell sizes are adjusted to reduce feature dimensionality and make the classifier less prone to overfitting. Our method was tested on images from the JAFFE and CK databases. Experimental results in L-O-Sam-O and L-O-Sub-O modes demonstrated the effectiveness of the proposed method. Meanwhile, the recognition rate of this method is not significantly affected in the presence of Gaussian noise and salt-and-pepper noise conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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