항공이나 위성 영상과 같이 고주파 성분을 많이 포함하고 있는 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 최저 주파수대역을 포함한 전대역에 걸쳐 워터마크를 삽입한다. 워터마크는 웨이블릿 패킷 계수 중에서 중요계수를 선택한 후에 원 영상에 삽입된다. 워터마크가 삽입될 위치의 중요계수는 CPSO를 이용하여 웨이블릿 패킷 변환에 제로트리기법을 적용하여 전대역에 걸쳐 선택한다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 비가시적이고 강인함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에도 강인함을 보여준다.
영역들로 구성된 영상의 국부정규화처리 알고리즘에 내재된 분할 구도를 소개한다. 이동창에서 산출되는 국부통계치에 근거한 정규화적 접근은 선형 또는 비선형함수를 발생시켜 잡음 오염된 영역들의 화소분포와 근접유사 유형을 변형한다. 현재와 정규화된 영상신호 사이의 최근접 화소 이격거리에 대하여 평균과 표준편차를 조정하고 국부통계치와 파리미터 변동을 연계하여 영역간 분할 상태를 변화시킨다. 이러한 특성에 대하여 기존의 정규화 기법들과 본 연구에서 새로 고안한 국부정규화 기법이 비교 고찰된다. 그리고 실험결과는 국부정규화처리 실현에 의한 영역분할 성능을 보였다.
웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.
PDA와 휴대폰과 같은 모바일 단말의 급속한 발달로 인해 사용자들은 자신이 좋아하는 다양한 디지털 콘텐츠를 이동 중에도 즐길 수 있게 되었다. 그러나 이들 단말의 경우 데스크 탑에 비해 사용자 인터페이스와 자원이 매우 제한적이다. 본 논문에서는 모바일 단말의 사용자 인터페이스와 자원 문제를 동시에 해결하기 위한 방안으로 사용자 활동 상태 추정과 그 응용을 소개한다. 이는 사용자의 활동을 기반으로 제어가 이루어지는 기법으로 사용자 활동 상태 추정 기법을 이용하여 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고, 이에 대한 응용은 모바일 단말의 배터리를 효율적으로 이용할 수 있는 능동형 디스플레이 전원 제어 인터페이스이다.
본 논문에서는 디지털 워터마킹을 이용하여 기존2차원 TV와 호환가능한 새로운 3차원 동영상 전송기법을 제안한다. 일반적으로 3차원 영상을 효과적으로 전송하기 위해 스테레오 영상간의 시간적 공간적 중복성을 이용한 동영상 전송방법을 사용하고 있다. 그러나 3차원 영상의 압축에 대한 효율성 때문에 복호화과정에서 기존의 일반 디지털 TV로는 전송된 3차원 영상의 시청이 불가능한 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 제안한 방법에서는 디지털 워터마킹이 시각적으로 보이지 않는 곳에 새로운 정보를 은닉시키는 부분에 착안하여 스테레오 영상의 다른 한쪽 영상의 정보를 기준 영상의 각 채널별로 은닉하여 복호화시 3차원 영상의 복원 뿐만아니라 기존의 디지털 TV로도 시청 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 기반의 진화 알고리듬을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 변환을 이용한 주파수 영역에서의 워터마크 삽입과 유전자 알고리듬을 이용한 워터마크 추출로 구성된다. 강인한 워터마크의 삽입을 위하여 웨이블릿 도메인의 저주파 영역에서 이루어지며, 워터마크 추출은 유전자 알고리듬을 이용하여 기하학적인 공격에 대하여 효과적인 추출을 수행한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 JPEG이나 JPEG2000과 같은 영상 압축과 다양한 기하학적인 공격에 대한 실험을 통해서 워터마크의 요구조건인 강인성과 비가시성의 관점에서 기존 기술에 대한 상대적 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 공간 영역과 정수 DCT 영역을 결합하는 hybrid 영역에서 thumbnail 영상을 생성하는 기법을 제안하다. 제안하는 hybrid domain 방법은 잔여 영상 스펙트럼의 DC 값과 복원된 예측 블록의 평균값을 더하여 thumbnail 영상의 화소 값을 구한다. 또한 본 논문에서는 효율적으로 예측 블록의 평균값을 구하기 위하여 블록의 경계화소만을 복원하는 기법을 제안한다. Bit-stream을 복호한 영상을 축소하여 thumbnail 영상을 생성하는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법은 동일한 thumbnail 영상을 생성하면서 복잡도를 60% 이상 줄인다.
사이드 스캔 소나 이미지로부터 물체를 인식 및 식별하기 위해서 다양한 세그먼테이션에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 성능은 거의 물체의 그림자 윤곽을 따라가고 노이즈도 특정방법에서는 많이 줄어들지만, 수행시간이 오래결려 실용화하기에는 문제가 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 그림자와 배경을 분리해 내는 세그먼테이션을 시도하는데, 배경의 노이즈의 분포에 대한 특성과 물체의 그림자의 특성을 모폴로지 기법을 이용하여 분석하여 분리해내어 세그먼테이션을 얻어 내었다. 이 방법은 배경만의 특성을 이용하여 적용하였기 때문에 배경의 평균이 그림자보다 낮아도 유용하며, 여러 가지 물체가 존재해도 가능한 방법이다. 또한 수행시간을 1초내로 현격이 줄이는 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error, MCE)에 기반한 감정 인식을 위한 알고리즘 멀티 모달(Multi-modal) 시스템을 기반으로 제안한다. 사람의 음성 신호로부터 추출한 특징벡터와 장착한 바디센서로부터 구한 피부의 전기반응도 (Galvanic Skin Response, GSR)를 기반으로 특징벡터를 구성하여 이를 Gaussian Mixture Model (GMM)으로 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한다. 특히, 변별적 가중치 학습을 사용하여 최적화된 가중치를 특징벡터에 인가하여 주요 감정을 식별하는 데 이용하여 성능향상을 도모한다. 실험결과 제안된 감정 인식이 기존의 방법보다 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 복소 라플라시안 확률밀도함수 (PDF, Probability Density Function)에 기반한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 적용된 복소 라플라시안 PDF가 기존의 가우시안 PDF보다 오염된 음성 분포를 정확하게 표현한다는 것을 Goodness-of-Fit (GOF) 테스트로 확인하였고, 음성 향상 알고리즘의 음성부재확률을 위해 우도비 (LR, Likelihood Ratio)를 적용하였다. 제시된 알고리즘의 성능은 객관적 테스트에 의해 평가하였고 기존의 가우시안 PDF보다 개선된 음성 향상 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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