Moattar, Mohammad Hossein;Homayounpour, Mohammad Mehdi
ETRI Journal
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제33권5호
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pp.741-751
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2011
This paper focuses on online speaker tracking for telephone conversations and broadcast news. Since the online applicability imposes some limitations on the tracking strategy, such as data insufficiency, a reliable approach should be applied to compensate for this shortage. In this framework, a set of reference speaker models are used as side information to facilitate online tracking. To improve the indexing accuracy, adaptation approaches in eigenvoice decomposition space are proposed in this paper. We believe that the eigenvoice adaptation techniques would help to embed the speaker space in the models and hence enrich the generality of the selected speaker models. Also, an index structure of the reference models is proposed to speed up the search in the model space. The proposed framework is evaluated on 2002 Rich Transcription Broadcast News and Conversational Telephone Speech corpus as well as a synthetic dataset. The indexing errors of the proposed framework on telephone conversations, broadcast news, and synthetic dataset are 8.77%, 9.36%, and 12.4%, respectively. Using the index tree structure approach, the run time of the proposed framework is improved by 22%.
An Unmanned Aerial Vehicle(UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is the path planning to maximize survivability for UAV based on 3-dimensional environment. A mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and solved by transforming MRPP into SPP(Shortest Path Problem). This study also suggests a $A^*PS$ algorithm based on 3-dimensional environment to UAV's path planning. According to comparison result of the suggested algorithm and SPP algorithms (Dijkstra, $A^*$ algorithm), the suggested algorithm gives better solution than SPP algorithms.
This research is to select a path planning algorithm to maximize survivability for Unmanned Aerial Vehicle(UAV). An UAV is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). In this research, a mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and verified by using ILOG CPLEX. A path planning algorithm for UAV is selected by comparing of SPP(Shortest Path Problem) algorithms which transfer MRPP into SPP.
본 논문에서는 IEEE 802.11 기술에 기반 한 멀티미디어 멀티캐스트 및 브로드캐스트 기법의 성능을 향상시키기 위한 기법을 제안한 다. 제안하는 기법은 차세대 무선랜 표준의 다중 사용자 전송 환경에서의 피드백 기반 멀티캐스트 및 브로드캐스트 기법으로 프레임에 대한 응답 정보를 통해 프레임의 손실 확률을 낮추는 방법을 제시하고 있다. 제안하는 기법을 사용하면 멀티캐스트 및 브로드캐스트 그룹의 크기에 상관없이 제안하는 기법의 동시 전송 NAK 프레임을 통해 송신 단말에게 프레임 수신 정보를 전달할 수 있게 된다. NAK 프레임을 수신한 멀티캐스트 및 브로드캐스트 송신 단말은 구체적인 프레임 수신 정보를 추가적으로 수집하거나 재전송을 수행함으로써 특히 불특정 다수의 단말로 전송하는 지능형교통체계 (intelligent transport system)의 브로드캐스트 서비스나 높은 처리량과 신뢰도를 요구하는 여객 엔터테인먼트 멀티미디어 서비스에서 매우 큰 성능 향상을 보여준다. 본 논문의 분석 결과에 따르면 제안하는 기법은 무선랜 멀티캐스트 및 브로드캐스트 성능을 크게 향상시키는 것으로 나타난다.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
한 노드에서 다수의 노드로 데이터를 전달하는 one-hop 통신에 사용되는 매체접속제어(MAC)는 멀티캐스트 기반의 데이터 통신을 사용하는 것이 매우 효율적이다. 유니캐스트와 달리 멀티캐스트에서는 모든 노드들과의 통신에서 우수한 품질을 얻기 위해서는 여러 노드들과의 서로 다른 무선 채널환경과 노드 이동성에 따른 무전 채널환경 변화에 대응할 수 있어야 한다. 하지만, IEEE 802.11에서는 다수개의 노드들과 RTS, CTS, ACK을 교환하는 방법이 정의되어 있지 않아서 신뢰성 있는 멀티캐스트를 지원하지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 몇 가지 MAC 계층 프로토콜들이 제안되었다. 하지만, 신뢰성 있는 멀티 캐스트를 구현하기 위해서는 추가적인 오버헤드가 필요하며, 이 오버헤드로 인해서 시스템 성능이 저하하게 된다. 본 논문에서는 OFDMA 시스템에서 신뢰성 있는 멀티 캐스트를 구현하기 위해 필요한 오버헤드를 줄이기 위하여 계층통합적 (cross-layer) 설계기법을 제안한다. 제안된 오버헤드와 시스템 성능간의 관계를 분석하는 방법도 제안한다.
In this paper we present a simple, efficient method for detection of sharp digital images. Recently many digital cameras are equipped with various autofocusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. However, acquired digital pictures can be further degraded by motion, limited contrast, and inappropriate amount of exposure, to name a few. In order to decide whether to process the image or not, or whether to delete it or not, reliable measure of image quality to detect sharp images from blurry ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility using extensive experiments. This method is fast and easy to implement, and accurate. Regardless of the detection accuracy, existing measures are computation-intensive. However, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including autofocusing and astigmatism correction.
일반적으로 격행주사(interlace) 된 Side-by-Side (SbS) 영상의 경우 화면 재생 시, 전송받은 영상을 먼저 디인터레이싱(de-interlacing)한 후에 좌우 영상을 분리하여 수평 해상도를 보간하는데, 이때 한번 가공된 디인터레이싱 값을 참조하여 보간 값을 결정하게 되는 관계로 수평 해상도의 정확성이 크게 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 격행주사 방식의 SbS 3D 영상의 수평 해상도 보간 방법을 제안한다. 수평 해상도 보간 시에 격행주사 방식으로 전송받은 라인과 디인터레이싱 기법을 이용해 보간한 라인의 특성에 따라 각 라인에서 활용할 수 있는 전송받은 값을 가지고 각각 다른 보간 방법을 적용함으로써 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 실험 결과는 기존의 보간 기법들보다 주관적, 객관적 화질에서 더욱 우수한 성능을 보여준다.
이동물체 추적 시스템은 감시, 방송, 영상회의 등의 시스템에 관한 품질 및 처리 효율을 개선시킨다. 본 논문에서는 능동 카메라 환경에서 이동물체의 검출 및 추적을 위한 개선된 bayes 결정이론을 제안한다. 제안한 시스템은 손실함수를 최소화 하는 최적의 패턴 클래스를 선택할 수 있도록 결정함수를 제공해주는 bayes 결정이론에 기반을 둔다. bayes 결정은 연속적인 영상을 통계적으로 분석하고, 능동카메라 환경에서 물체와 배경에 맞게 각 픽셀에 존재하는 pdf를 재구성 함으로써 이동 물체의 영역을 찾아낸다. 제안된 방법에 의해 만들어진 시스템은 능동카메라 환경에서 이동물체의 영역을 명확하게 찾아내고 그 영역을 표시함을 실험결과를 통해 알 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법과 기존의 방법들을 성능면에서 비교함으로서, 제안된 시스템이 정확하고, 노이즈에 대한 대처능력이 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 객체 단위 스테레오 동영상을 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 부호화 방식을 제안한다. 시간적으로 연속되는 스테레오 동영상에서의 객체를 MPEG-4와 같이 VOP 단위로 구성하고, 이전 시간에서 한 쌍의 VOP에 대한 변이 벡터와 현재 시간에서 좌ㆍ우 VOP에 대한 움직임 벡터를 블록 정합 방식으로 구한다. 그리고 나머지 한 개의 변이 벡터는 위에서 구한 벡터들을 가지고 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 별도의 추정과정 없이 구한다. 그리고 보다 신뢰성 있는 벡터를 구하기 위해 각각 구한 변이와 움직임 벡터에 평활화를 수행한다. 이러한 기법을 스테레오 동영상 부호화에서 대부분의 부호화 방식인 B-VOP 예측부호화에 적용하였고 B-YOP 변이 보상시 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 3개의 참조 VOP를 가지고 보상함으로써 화질을 기존 방식에 비해 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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