In this paper, we introduce a new method for detecting and estimating faults on a power line using the time-frequency domain reflectometry system. The system rests upon time-frequency signal analysis and uses a chirp signal which is multiplied by Gaussian envelope. The chirp signal is used as a reference signal, and we can get the reflected signal from a fault on a wire. To detect and estimate faults, we analyze the reflected signal by Wigner time-frequency distribution function and normalized time-frequency cross correlation function. In this paper we design an optimal reference signal for power line and implement a system for estimating fault distance on a power line with the TFDR implemented by PXI equipments. This approach is verified by some experiments with HIV 2.25mm power lines.
In this paper we propose a method for verifying video in a video telephony system implemented in DM6446 DaVinci Processor. Each frame is categorized either error free frame or error frame depending on the predefined criteria. Human face is chosen as a basic means for authenticating the video frame. Skin color based algorithm is implemented for detecting the face in the video frame. The video frame is classified as error free frame if there is single face object with clear view of facial features (eyes, nose, mouth etc.) and the background of the image frame is not different then the predefined background, otherwise it will be classified as error frame. We also implemented the image histogram based NCC (Normalized Cross Correlation) comparison for video verification to speed up the system. The experimental result shows that the system is able to classify frames with 90.83% of accuracy.
In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.
In this paper, an efficient target speech detection algorithm is proposed for the performance improvement of multi-input speech enhancement. Using the normalized cross correlation value between two selected channels, the proposed algorithm estimates the probabilistic distribution function of the value from the pure noise interval. Then, log-likelihoods are calculated with the function and the normalized cross correlation value to detect the target speech interval precisely. The detection results are applied to the generalized sidelobe canceller-based algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm significantly improves the speech recognition performance and the signal-to-noise ratios.
Human visual system infers 3D vision through stereo disparity in the stereoscopic images, and stereo visioning are recently being used in consumer electronics which has resulted in much research in the application field. Basically, stereo vision system consists of four processes, which are cost computation, cost aggregation, disparity calculation, and disparity refinement. In this paper, we present and evaluate the existing various methods, focusing on cost aggregation for stereo vision system to comparatively analyze the performance of their algorithms for a given set of resources. Experiments show that Normalized Cross Correlation and Zero-Mean Normalized Cross Correlation provide higher accuracy, however they are computationally heavy for embedded system in the real time systems. Sum of Absolute Difference and Sum of Squared Difference are more suitable selection for embedded system, but they should be required on improvement to apply to the real world system.
본 논문에서는 영상의 다차원 명암도 증감에 기반을 둔 유사도 측정에 의한 효율적인 영상정합 방법을 제안하였다. 여기서 다차원 명암도는 영상의 4방향을 고려한 유사성 판정으로 영상이 가지는 속성을 더욱 더 많이 반영하기 위함이고, 명암도 증감은 인접 픽셀간의 밝기변화를 고려함으로써 좀 더 포괄적으로 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 측정된 4방향 각각의 명암도 증감에 대한 정규상호상관계수를 구하고, 그 각각에 바탕을 둔 전체 정규상호상관계수, 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균과 단순 곱 및 최대값으로 정규화된 상관계수의 산술평균과 단순 곱으로 정의된 유사도 계수로 각각 정합을 측정하였다. 제안된 방법을 22개의 243*243 픽셀 얼굴영상과 9개의 500*500 픽셀 인물영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 정합성능이 있음을 확인하였다. 특히 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균 유사도가 가장 우수한 신뢰성을 가지는 정합척도임을 알 수 있었다.
WSOLA 방식은 음성 신호의 시간축 변환을 위한 고음질의 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. WSOLA의 계산량은 두 신호 파형 사이의 유사도를 평가하는 반복적인 정규상호상관도 계산에 집중되어 있다. 본 논문은 WSOLA 계산량 감축을 위해 고속의 정규상호상관도 계산 방법을 제안하며, 제안된 방법에서는 미리 계산된 합 테이블을 통해 인접한 구간에서의 반복적인 정규상호상관도 계산의 중복성을 제거한다. 정규상호상관도의 분모 부분은 시간축 변환 비율에 관계없이 높은 중복성을 가지는데 반해, 분자 부분은 보다 낮은 중복성을 가지며 중복 정도가 시간축 변환 비율과 최적 이동값에 의해 영향을 받기 때문에 고속 계산을 위해 보다 복잡한 알고리즘이 요구된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 WSOLA와 완전히 동일한 음질을 유지하면서도 시간축 압축의 경우 약 40%, 그리고 1/2배속 및 1/3배속으로의 시간축 신장의 경우 각각 약 47% 및 52%의 실행시간을 감소시킴을 보인다.
정규상호상관 기반의 이미지 유사도 비교방법은 조명차 등에 강인한 특성이 있어 널리 사용되어 왔으나, 비효율적인 연산구조로 인해 실시간 연산을 요구하는 임베디드 시스템과 같은 응용분야에서는 적용하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 효율적 연산방법을 통해 실시간 이미지 유사도 비교가 가능한 정규상호상관 기반의 하드웨어 연산구조를 제안한다. 제안된 구조는 적분이미지 기반의 윈도우 연산 방법을 사용하여 정규상호상관 함수의 윈도우 영역의 합 연산과정을 효율적으로 처리한다. 이를 위해 화소 입력과 동시에 적분이미지 생성이 가능한 구조와 메모리 효율적인 부분화 적분이미지 방법을 적용하여 적분이미지 생성과정에서의 부담을 최소화 한다.
본 논문은 무인 항공기에서 지상의 차량을 촬영하여 차종을 인식하기 위한 알고리즘의 개발에 대해 논하고 있다. NCC(Normalized Cross-Correlation) 방법을 이용하여 영상에서 목표물의 기하학적인 정보를 정합하도록 하였고, 실제 비행영상을 통해 획득한 템플릿 이미지와 위성 지도를 통해 획득한 템플릿 이미지를 이용하여 영상의 정합을 수행하였다. 실내 기반 실험을 통해 정합 가능성을 평가하였으며, 위성 지도를 이용한 모의실험을 통해 NCC 알고리즘을 이용하여 차량의 종류를 식별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실제 비행 실험을 통해 획득한 영상을 통해 동일한 차량을 전체 영상에서 정합하는 실험을 수행하였다. 비행 실험 결과 승용차의 위치가 정확하게 탐지되었으며, 정합 결과 0.6점이상의 유사도가 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 유사한 색상을 지닌 트럭은 정합하지 않음으로서 이종 차량의 구분이 가능함을 확인하였다.
음향 반향제거기에서의 동시통화 검출 오류는 근단화자의 음성신호를 왜곡시키거나 반향제거 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 정확한 동시통화 구간의 검출은 음향 반향제거기의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬은 적응필터의 초기 수렴구간과 배경잡음이 많은 환경에서는 근단화자의 음성신호가 존재하지 않더라도 상호상관계수 값이 증가하여 동시통화 검출 오류가 자주 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬의 문제점을 해결하기 위해 상호상관계수와 더불어 단일통화 구간에서의 적응필터의 정규화된 오차신호 전력을 이용하여 동시통화를 검출하는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과, 제안한 동시통화 검출 알고리듬은 잡음환경에 강인할 뿐만 아니라 음향 반향제거기의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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