영상 압축 또는 영상 부호화에서 후처리, 복원, transcoding을 하는 경우, DCT 계수의 양자화 잡음 모델이 필요하다. 양자화 된 계수만 알고 있는 경우에는 양자화 되기 전의 분포를 구할 수 없다. 본 논문에서는 양자화 되기 전의 DCT 계수의 확률 분포함수를 Laplacian으로 가정하고, 양자화된 계수로부터 분산을 구하고 이를 사용하여 양자화 이전의 분산을 추정하는 방법을 제시하였다. 여러 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방법의 결과가 기존의 방법에서는 분산이 작게 나오는 단점을 보완하는 것을 확인하였다.
We have proposed a novel line detection method based on the estimated probability density function of gradient directions of edges. By estimating peaks of the density function, we determine groups of edges that have the same gradient direction. For edges in the same groups, we detect lines that correspond to peaks of the connectivity weighted distribution of the distances from the origin. In the experiments using the Data Matrix barcode images and LCD images, the proposed method showed better performance than conventional Methods in terms of the processing speed and accuracy.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.109-118
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2008
We present two estimators for discrete non-Gaussian and nonstationary probability density estimation based on a dynamic Bayesian network (DBN). The first estimator is for off line computation and consists of a DBN whose transition distribution is represented in terms of kernel functions. The estimator parameters are the weights and shifts of the kernel functions. The parameters are determined through a recursive learning algorithm using maximum likelihood (ML) estimation. The second estimator is a DBN whose parameters form the transition probabilities. We use an asymptotically convergent, recursive, on-line algorithm to update the parameters using observation data. The DBN calculates the state probabilities using the estimated parameters. We provide examples that demonstrate the usefulness and simplicity of the two proposed estimators.
Park, So-Ryoung;Kwon, Hyoung-Moon;Kim, Sun-Yong;Song, Iick-Ho
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권2호
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pp.243-254
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2006
The relative frequency of order statistics is investigated for independent and identically distributed (i.i.d.) random variables. Specifically, it is shown that the probability $Pr\{X_{[s]}=x\}$ is no less than the probability $Pr\{X_{[r]}=x\}$ at any point $x{\geqq}x_0$ when r$X_{[r]}$ denotes the r-th order statistic of an i.i.d. discrete random vector and $x_0$ depends on the population probability distribution. A similar result for i.i.d. continuous random vectors is also presented.
The distribution of wave heights is assumed to be a Rayleigh distribution, based on the assumption of a narrow band and Gaussian distribution of wave elevation. The present study was started with doubts about the narrow band assumption. We selected the wave spectra widely used to simulate irregular random waves. The wave spectra used in this study included the Pierson-Moskowitz spectrum, Bretschneider-Mitsuyasu spectrum, and JONSWAP spectrum. The directionality of the waves was considered. The cosine 2-l type directional spreading function and mixed form of the half-cosine 2-s type with Mitsuyasu type directional spreading are considered here to investigate the effects of a directional spreading function on random waves. The simulated wave height distribution is compared with a Rayleigh distribution.
Let P be a probability measure on the real line with Lebesque-density f. The usual estimator of the distribution function (≡df) of P for the sample $\chi$$_1$,…, $\chi$$\_$n/ is the empirical df: F$\_$n/(t)=(equation omitted). But this estimator does not take into account the smoothness of F, that is, the existence of a density f. Therefore, one should expect that an estimator which is better adapted to this situation beats the empirical df with respect to a reasonable measure of performance.(omitted)
신용평가 연구에서 부도와 정상의 분포함수들의 동일성을 검정하는 비모수적 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정법 이외에 Clamor-Yon Mises, Anderson-Darling, Watson 검정방법을 소개한다. 부도와 정상의 분포함수들의 선형결합된 부도율의 분포함수에 관한 전체적인 정보는 파악되어 잘 알고 있다. 모집단의 분포함수를 알고 있다는 가정 하에 Clamor-Von Mises, Anderson-Darling, Watson 검정통계량의 수정통계량을 제안한다. 신용평가자료와 유사한 성격을 갖는 다양한 부도율의 확률분포로부터 스코어를 생성하여 본 연구에서 제안한 수정통계량을 비교 토론한다.
본 논문에서는 음성엔코더 (speech-waveform coder) 시뮬레이션에 사용할 수 있는 난수발생기를 설계하였다. 설계된 난수발생기는 규정된 확률밀도함수와 규정된 스펙트럼을 동시에 만족해야 하는 환경에서 필요로 하는 것이다. 선형필터와 메모리가 없는 비선형 회로로 구성되는 Sondhi 알고리즘 [1]을 기반으로 하여 난수발생기를 구현하였고, 균일 분포, 이진 분포, 감마 분포와 같은 연속적인 확률분포함수들을 얻기 위해 필요한 선형필터와 비선형 회로를 구현하는 방법을 연구하였다. 또한 분석적인 방법을 통하여 구현해야 하는 비선형 회로가 비대칭 형태로 표현되지 않는 경우 (카이-제곱 분포, lognormal 분포)와 수학식으로 표현할 수 없는 경우 (Student-t 분포, F 분포)에는 Sondhi 알고리즘이 동작하지 않음을 보였다.
The propose of this study is to develop the optimal sizing system of ready-to-wear f3r elementary school girls using a newly invented statistical technique. The body measurements was classified by the method that equalizes the distribution of the subjects using the probability density function, to theoretically systemize a method to determine a size range of ready-to-wear for elementary school girls between 6 to 12 years old. The statistical method were 1) The total of 11 height groups, which size interval from one another is 6 cm that is an average height gap between each age. 2) In order to determine an approximate figure (m ${\times}$ n) to establish the appropriate sizes far each height group that fit to the combinations of bust and hip girth, which based on their means and standard deviations on the probability density curve to produce the standard normal distribution. 3) m and n were aligned by 4cm -the grading increments used for patterns making- and determined the size ranges by confirming the approximate figures of m and n. 4) The representative values were determined by an area ratio calculated by dividing the area determined from the range of bust and hip girth with the representative value. Considering the characteristics of subjects' distribution, the area ratios was used. 5) Weight was calculated by seeking a growth exponent for each age and multiplying it by the number of girls that fit to each size range. As sections that show the highest weight are more likely sought by the consumers, these sections were determined as the optimal size standards. 6) This optimal sizing system consists of sizes determined by the optimal size standards and its sizes are marked with height, bust and hip girth.
본 논문은 블랙박스 적용을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 자동차 개인 저장장치 영상을 이용한 차량 번호판 검출을 위한 전처리 단계로 사용하였다. 제안 방식은 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)와 누적분포함수(CDF: Cumulative Density) 이용하여 영상의 밝기 분포도를 분석하였다. 이 두 함수는 일정한 간격을 두고 샘플링 한 영상을 사용하여 구하였다. 두 함수를 이용하여 영상의 특성을 분석하여, 특정 인자를 검출하였다. 검출된 인자를 분포도에 따라 각각 다른 스트레칭을 수행하였다. 알고리즘 검증은 촬영 된 자동차 개인 저장장치 영상을 사용하였다. 기존 알고리즘 비교는 시각적인 평가, 히스토그램 분포, 표준 및 표준 편차 값을 분석하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 자동차 번호판 인식 알고리즘에 적용하여 번호판 인식율을 분석하였다. 기존 알고리즘보다 열화 현상이 적게 나타났고, 향상된 콘트라스트 값을 통하여, 차량 번호판 검출에서 기존 알고리즘보다 정확한 위치가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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