본 논문은 물체 추적에 적합한 새로운 형식의 히스토그램 모델을 제안한다. 제안하는 색상 히스토그램은 양자화 된 각 색상요소에 대해 픽셀의 개수뿐만 아니라 평균 위치 정보 그리고 평균 위치로부터 일정하게 떨어진 영역에 속하는 픽셀들의 색상평균값을 포함한다. 또한 제안하는 히스토그램간의 유사도를 나타내기 위하여 Bhattacharyya 거리를 기본으로 새로운 유사도 함수를 정의하고 mean shift 기법에 적용한다. 기존의 mean shift 기반 기법들과는 달리 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 물체 주변 배경 영역에 물체와 비슷한 색상이 존재하더라도 강건한 물체 추적이 가능하다. 실험 결과는 기존 기법들과의 비교를 통하여 개선된 추적 결과를 보여준다.
잠음감소에 있어서 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 미니맥스 관점에서 거의 최적의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 웨이브렛 함수의 복잡성으로 인해 FPGA와 같은 하드웨어 상에 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이진트리 구조 필터뱅크에서 전체 신호전력에 대한 각 부밴드 신호 전력비에 기반한 새로운 잡음감소 기법을 제안한다. 그리고 이 기법을 FPGA 상에 구현한다. 간단한 구현을 위해 필터뱅크는 하다마드 변환 계수로 설계된다. 시뮬레이션과 하드웨어 실험결과 제안방법이 간단하지만 웨이브렛에 기반한 소프트 임계처리 잡음감소 알고리즘과 성능이 유사함을 보인다.
본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성 향상을 위해 향상된 Global Soft Decision (GSD) 기법을 제안한다. 통계적 모델을 바탕으로 한 음성 향상과 관련한 연구에서 GSD는 음성의 꼬리 부분에서 취약하다고 알려져 있으며, 이를 개선하기 위해 Smoothed Global Likelihood Ratio (SGLR)를 바탕으로 한 새로운 음성 향상 기법을 GSD에 적용한다. 제안된 방법은 다양한 잡음 환경에서 MOS 실험을 바탕으로 기존의 연구와 비교하였으며 우수한 성능을 보여주었다.
음향방출 기법은 작동중인 상태에서 기계 설비를 비파괴 검사할 수 있는 기법이며, 균열성장 같은 장애의 신뢰성 있는 감시를 위해서 순간적인 균열신호뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 균열성장을 검출하기 위해 널리 사용되는 물리적 파괴 3단계는 음향방출 현상이 시간에 따라 서로 겹치는 문제점이 있어 정확한 균열성장 시간을 추정하기 어렵다. 제안한 패턴인식 기법은 오경보와 미탐지를 최소화하기 위해서 음향방출 동특성을 입력으로 사용하고, 균열성장 시간을 정확히 추정하기 위해 시간에 따른 클러스터링 기법을 사용한다. 실험결과는 제안한 패턴인식 기법이 압력의 변화에 의한 음향방출의 변화의 강인함 때문에 실용화에 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 디지털 컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크 삽입방법 중 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 워터마크 기법과 DFT(Discrete Fourier Transform)를 이용한 워터마크 기법을 비교하여 본다 주파수 변환 방법에 있어서 DCT는 영상의 주파수 상관관계에 따라 실수의 주파수 계수 값을 가진다 그러나 영상을 DFT 주파수 변환 시켰을 때는 주파수 성분이 복소수 값의 형태를 갖는 진폭 성분과 위상성분으로 나누어지는데 그 중 위상성분은 영상의 형태학적 정보 등 여러 가지 중요한 정보들을 포함한다 따라서 위상성분에 워터마크를 삽입함으로써 보다 강인한(Robust) 성질을 지닐 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반의 워터마킹 기법과 DFT 기반의 워터마킹 기법을 각각 객체 단위 워터 마킹 기법에 적용하여 비교하였다 비교결과 DCT를 이용한 워터마크의 삽입 방법에 비해 DFT의 위상성분에 워터마크를 삽입하는 것이 일반적인 영상처리(사이즈 변화, 손실 압축(Lossy Compression), Blurring, Median, Distort등)에 강인한 결과를 나타내었고 반면에 DCT를 이용한 워터마크 삽입 기법은 영상 공격자의 의도적인 공격(다른 워터마크 삽입 등)에 있어서 DFT 위상성분에 삽입한 결과에 비해 더 좋은 결과를 나타내었다.
이동 보상 예측과 DCT 기법을 이용하는 비디오 부호화에서 전형적인 데이터 분할 (data partitioning) 기법은 움직임 정보와 매크로블록 헤더를 texture 정보와 분리시키는 것이다. 이 방식은 에러가 있는 환경에서 비디오의 전송에 효율적이다. 그러나, 화면내 부호화 프레임 (Intra frame)의 경우에는 따로 분리시킬 움직임 정보가 없기 때문에 DCT 계수의 손실은 치명적이다. 그리고 화면간 부호화 프레임 (Inter frame)의 경우에도 DCT 계수 부분에 에러가 발생하면, 패킷 내의 모든 DCT 계수를 버리게 되므로 이로 인한 화질 저하가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 에러내성(error-resilient) 전송을 위한 DCT 계수의 효율적인 분할 기법과 부호화 기법을 제안한다. 양자화된 DCT 계수는 짝수-근사(even-value approximation) 부분과 그 나머지 부분으로 분리된다. 모의실험을 통해 제안 방식이 기존의 기법에 비해 우선순위 (선순위) 분할 데이터 부분에서 더 좋은 화질을 제공하고, 에러환경에서도 에러에 더 강인한 성능을 나타냄을 보였다
본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.
본 논문에서는 웹 로봇과 핑거프린팅 기법을 이용하여 인터넷에 배포되어 있는 이미지 콘텐츠를 자동으로 수집하고 원구매자를 식별하는 기법을 소개한다. 핑거프린팅 기법은 워터마킹 기법의 확장 기술로 구매자의 정보를 콘텐츠에 삽입/추출하는 저작권보호 기법의 하나이다. 콘텐츠 내에 삽입된 핑거프린트는 콘텐츠를 식별하는 식별자의 역할을 할 뿐만 아니라 원 구매자의 정보도 가지고 있어서 콘텐츠의 저작권 보호에도 활용된다. 본 논문에서는 이미지 검색 엔진과 핑거프린팅 기법을 혼합한 능동적 콘텐츠 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 콘텐츠가 배포되기 전에 원 구매자의 정보를 핑거프린트로 삽입하고 구매기록을 저장한다. 배포된 콘텐츠는 웹 로봇에 의해 자동으로 수집되고 동시에 핑거프린트 정보가 추출되어 서버에 저장된다. 콘텐츠의 식별은 추출된 핑거프린팅 정보와 배포 시점에 저장된 판매기록을 비교하여 이루어진다.
주파수 영역 빔형성기 (frequency domain beamformer)는 시간 영역 빔형성기에 비해 연산량 측면에서 효율성이 높아 다수의 빔과 센서가 요구되는 수동 소나 시스템에서 널리 사용되고 있다. 주파수 영역 빔형성기에서는 푸리에 변환을 통한 입력 신호의 스펙트럼 분석 과정이 필수적이며, 이 과정의 효율성에 따라 전체 시스템의 성능이 결정된다. 또한 기본적으로 실시간 신호처리가 요구되는 실제 전장 환경에서 이러한 스펙트럼 연산 과정 최적화의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수신되는 협대역 신호의 효율적인 국부 스펙트럼 분석 (partial spectrum analysis)을 위해, TD (transform decomposition) 기법과 GSFFT (generalized sliding fast Fourier transform) 기법의 장점을 모두 적용한 pruned-GSFFT 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 구현상의 특성을 분석하고 요구되는 연산량을 기존 기법들과 비교한다.
정준상관분석 (canonical correlation analysis, CCA)은 두 변수집단 사이의 선형 관계를 측정하는 확률적 분석 기법으로 이를 이용하여 다수의 신호가 혼재되어 수신된 신호로부터 각각의 신호원을 분리하는 것이 가능하다. 기존에 CCA와 자기회귀(auto regressive) 기법을 이용하여 혼재된 신호를 분리하는 기법이 제안되었으나 신호원 분리를 효과적으로 수행하기 위해서는 높은 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio)가 요구되는 문제가 있다. 본 논문에서는 자기회귀 기법의 파라미터 계산시 잡음성분이 포함되어있는 자기공분산 행렬의 주대각 원소를 제거하여 잡음의 영향을 최소화하고 이를 통하여 신호원 분리 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 기법은 기존에 제안된 CCA와 자기회귀을 이용한 신호 분리 기법에 비하여 더 우수한 신호 분리 성능을 보일 뿐 만 아니라 신호원 분리 과정에서 요구되는 계산량을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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