A watermark is a signal added to the original signal in order to preserve the copyright of the owner of the digital content. The basic challenge for designing a watermarking system is a dilemma between transparency and robustness. If we want a higher rate of transparency, there has to be a compromise in terms of its robustness and vice versa. Also, until now, watermarking is generalized, resulting in the need for a specialized algorithm to work for a specialized image processing application domain. Our proposed technique takes into consideration the image characteristics for watermark insertion and it optimizes transparency and robustness. It achieved a 99.98% retrieval efficiency for an image blurring attack and counterfeits other attacks. Our proposed technique counterfeits almost all of the image processing attacks.
본 논문에서는 특이값 분해(Singular Value Decomposition)을 이용하여 이미지의 주파수 영역 내에 정보를 은닉하는 방법을 제시한다. 이미지를 주파수 영역으로 변환하기 위하여 블록 단위로 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행한다. 이후 인접한 네 블록의 DC 값들로 구성된 행렬의 특이값을 은닉하고자 하는 정보에 따라 변환한다. 원래의 DC 값은 정보에 따라 변환된 DC 값으로 대체되고 역 이산 코사인 변환(Inverse Discrete Cosine Transform)을 수행하여 정보가 은닉된 이미지를 얻는다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), 선명화(Sharpening), 히스토그램 등화(Histogram Equalization)와 같이 다양한 이미지 변화를 거친 후, 은닉된 정보의 신뢰도를 비교한다.
A shift-averaged Haar wavelet transform was introduced as a new and excellent tool to distinguish real peaks from the noise contaminated NMR signals. It is based on Haar wavelet transform and translation-invariant denoising process. Donoho's universal threshold was newly introduced to the shift-averaged Haar wavelet transform for the purpose of automated noise suppression, and was quantitatively compared with the conventional uniform threshold method in terms or threshold and signal to noise ratio (SNR). New algorithm was combined with a routine to suppress a large solvent peak by singular value decomposition (SVD). Combined algorithm was applied to the real spectrum that containing large solvent peak.
This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
웹 상의 많은 정보들 속에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 사용자가 의도하는 양질의 정보 제공을 위해 특정 영역과 관련한 정보 제공 시스템이 .개발되고 있다. 이전 시스템은 특정 영역 관련 지식베이스를 토대로 하여 웹 문서를 수집해 놓고, 사용자에게 정보를 제공한다. 본 논문에서는 전문 사이트 내에 문서간의 유사성을 토대로 하여 동물 영역에 대한 효과적인 문서 클러스타링(clustering)에 관해 실험하였다. 기존의 방법에서는 문서의 분류나 질의어와 관련한 문서 선택이나 순위 결정이 주로 텀(term)을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 각 문서 내의 텀 뿐만 아니라 HTML 태그(tag), 지식베이스에 WordNet의 계층구조를 적용한 data를 활용하고, SVD(Singular Value Decomposition)를 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내어 문서 분류 및 수집에 이용하였다. 특정 영역의 전문 문서를 많이 제공하는 사이트에 적용하여 좋은 결과를 볼 수 있었다.
In this paper, we proposed an algorithm to detect aggressive driving status by analysing six kinds of driving patterns, which was achieved by comparing for the feature vectors using mahalanobis distance. The first step is to construct feature matrix of $6{\times}2$ size using frequency response of the time-series accelerometer data. Singular value decomposition makes it possible to find the dominant eigenvalue and its corresponding eigenvector. We use the eigenvector as the feature vector of the driving pattern. We conducted real experiments using three drivers to see the effects of recognition. Although there exists differences from individual drivers, we showed that driving patterns can be recognized with about 80% accuracy. Further research topics will include the development of aggressive driving warning system by improving the proposed technique and combining with post-processing of accelerometer signals.
본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.
A new quadratic response surface modeling method is presented. In this method, the incomplete small composite design (ISCD) is newly proposed to .educe the number of experimental runs than that of the SCD. Unlike the SCD, the proposed ISCD always gives a unique design assessed on the number of factors, although it may induce the rank-deficiency in the normal equation. Thus, the singular value decomposition (SVD) is employed to solve the normal equation. Then, the duality theory is used to newly develop the conservative least squares fitting (CONFIT) method. This can directly control the ever- or the under-estimation behavior of the approximate functions. Finally, the performance of CONFIT is numerically shown by comparing its'conservativeness with that of conventional fitting method. Also, optimizing one practical design problem numerically shows the effectiveness of the sequential approximate optimization (SAO) combined with the proposed ISCD and CONFIT.
This paper propose the method to obtain the inverse kinematics and the Jacobian of the 5-bar parallel robot and apply the nonlinear controller to the 5-bar parallel robot with the dynamic analyses using the Jacobian of the Passive joints with respect to the active ones and singular value decomposition(SVD). It also experimentally shows that we can do high-speed and accuracy tasks using nonlinear control method. And it explains the relation between the property of the position control and manipulability using a new performance index.
본 논문은 수중 음향을 이용하여 다중경로(Multipath) 환경에서의 해저면 설치 수신기의 3차원 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 해저면 설치 수신기의 위치 추정을 위해 기준 음원의 위치와 음원과 수신기 사이의 수평거리를 사용하며, 수평거리 산출 시 다중경로의 영향을 고려하기 위해 음선 이론 모델을 사용하여 음원과 수신기 사이의 수평거리를 추정한다. 또한 특이치 분해법(Singular Value Decomposition estimator; SVD)을 사용하여 설정된 3차원 위치 추정 문제의 최적해를 추정하며, 이를 사용하여 동해 해상 실험 자료를 분석한다. 논문의 연구 결과 제안된 해저면 설치 3원 위치 추정 알고리즘은 다중경로 환경에서도 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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