제안된 알고리듬은 채널 잡음전력에 따라 적응적으로 문턱값 레벨을 결정하는 적응 문턱값 설정방식을 사용하여 채널특성에 관계없이 항상 최적의 문턱값을 설정한다. 또한, 이것은 그 추정성능이 다중경로채널에서의 전력지연 프로파일 변동에 대해 덜 민감하도록 만드는 특별하게 설계된 훈련심볼을 사용한다. 그 결과, 제안된 기법의 추정성능은 채널특성 변동에 대해 영향을 적게 받는다.
In this paper, we focus on the issue of automatic selection for multi-level threshold, and we greatly improve the efficiency of Otsu's method for image segmentation based on genetic algorithm. We have investigated and evaluated the performance of the Otsu and Valley-emphasis threshold methods. Based on this observation we propose a method for automatic threshold method that segments an image into more than two regions with high performance and processing in real-time. Our paper introduced new peak detection, combines with evolution algorithm using MAGA (Modified Adaptive Genetic Algorithm) and HCA (Hill Climbing Algorithm), to find the best threshold automatically, accurately, and quickly. The experimental results show that the proposed evolutionary algorithm achieves a satisfactory segmentation effect and that the processing time can be greatly reduced when the number of thresholds increases.
In this paper, a set of TM(template matching) mask using the AM(associative mapping) technique was generated and the edge detection algorithm for a SAR image was proposed. And also, the performance of the proposed edge detection algorithm was tested with the conventional edge detection techniques. The proposed edge detection algorithm created an edge image which was more accurate and clear than the conventional edge detection techniques and the performance of the proposed detection technique was not deteriorated for low intensity area in the image because the uncertainly thresholded value genetated by the conventional detection methods was requested. Also, the number of masks and the detection time were reduced by adjusting resolution of edge detection and the consideration for the threshold value extracting the edge was very intuitive.
We developed fog detection algorithm (KNU_FDA) based on the optical and textural properties of fog using satellite (COMS) and ground observation data. The optical properties are dual channel difference (DCD: BT3.7 - BT11) and albedo, and the textural properties are normalized local standard deviation of IR1 and visible channels. Temperature difference between air temperature and BT11 is applied to discriminate the fog from other clouds. Fog detection is performed according to the solar zenith angle of pixel because of the different availability of satellite data: day, night and dawn/dusk. Post-processing is also performed to increase the probability of detection (POD), in particular, at the edge of main fog area. The fog probability is calculated by the weighted sum of threshold tests. The initial threshold and weighting values are optimized using sensitivity tests for the varying threshold values using receiver operating characteristic analysis. The validation results with ground visibility data for the validation cases showed that the performance of KNU_FDA show relatively consistent detection skills but it clearly depends on the fog types and time of day. The average POD and FAR (False Alarm Ratio) for the training and validation cases are ranged from 0.76 to 0.90 and from 0.41 to 0.63, respectively. In general, the performance is relatively good for the fog without high cloud and strong fog but that is significantly decreased for the weak fog. In order to improve the detection skills and stability, optimization of threshold and weighting values are needed through the various training cases.
본 논문에서는 범 유럽 무선 셀룰러 전화의 표준안인 GSM 시스템에서 주파수 정정 버스트를 이용한 주파수의 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출 알고리즘은 수신 신호의 샘플러, Correlator, Post Detection Combiner 등으로 구성되었다. GSM 단말의 수신단은 Broadcasting Channel을 인지하고 시스템 시간정보를 추출하는 과정에서 본 알고리즘을 이용한다. 본 알고리즘의 특성은 DSP를 이용하여 구현하거나 또는 ASIC화 하기에 적절한 구조를 가지고 있으며 특히 소요 메모리수를 줄임으로써 ASIC을 이용할 때 매우 적절하다. 알고리즘의 성능은 Correlator 및 Combiner에서 처리하는 데이터 윈도우의 크기 및 각각의 검출 문턱 값에 의해 결정된다. 또한 알고리즘은 DSP를 이용하여 구현되었으며 기저대역 시뮬레이션을 이용하여 성능의 검증을 수행하였다. 성능의 검증은 주파수 Offset이 Oppm 또는 15ppm의 값을 갖고 수신필터가 대역폭이 최소로 설정되었을 경우와 광대역일 경우를 가정하였다. 검증결과 다양한 가정하에서 알고리즘의 성능이 안정됨을 보였고 또한 구현의 복잡도가 현존하는 다양한 하드웨어상에서 구현가능함을 알 수 있었다.
조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 ECG 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 이를 이용하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 적응형 문턱치와 윈도우 기반의 R파 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 R-R 간격을 이용한 적응가변형 윈도우를 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, PVC는 평균 88.86%의 검출결과가 나타났다.
The Heat Anisotropic Diffusion Method has shown very effective for the contour detection of 2-D echocardiogram. To implement this algorithm, we have to choose the parameter C, K, and the threshold level. The choice of C and K are not very sensitive for the good edge detection of the echocardiogram, however the choice of the threshold level is very critical. Until now the threshold level is chosen by the trial and error method. In this paper, we present an automatic threshold decision method from the histogram of the gradient of boundary-like pixels.
본 논문에서는 프레임 블록화와 이동블록 간 객체 이동을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 객체의 급격한 이동을 탐지하기 위해 연속 프레임의 현재 블록의 대각선상에 위치한 이동 블록을 정의하고 블록 히스토그램을 비교한다. 제안 방법은 두 연속 프레임 내 블록 간 객체 이동 여부를 검사하며, 객체 이동 블록 정보를 가지고 프레임 간 샷 전환 탐지를 예측한다. 현재 프레임의 블록이 다음 프레임의 이동 블록과 비교 시, 블록 히스토그램이 사용되며 샷 전환 임계값은 Otsu 임계값 방법을 이용하여 자동으로 선정한다. 제안 방법은 영화, 드라마, 애니메이션, 국가기록원 소장 영상 등과 같이 다양한 흑백 또는 칼라 영상에 대해 테스트되었다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 알고리즘과 비교 시 탐지율을 높일 수 있었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.109-118
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2022
Workers' anomalous trajectories allow us to detect emergency situations in the workplace, such as accidents of workers, security threats, and fire. In this work, we develop a scheme to detect abnormal trajectories of workers using the edit distance on real sequence (EDR) and density method. Our anomaly detection scheme consists of two phases: offline phase and online phase. In the offline phase, we design a method to determine the algorithm parameters: distance threshold and density threshold using accumulated trajectories. In the online phase, an input trajectory is detected as normal or abnormal. To achieve this objective, neighbor density of the input trajectory is calculated using the distance threshold. Then, the input trajectory is marked as an anomaly if its density is less than the density threshold. We also evaluate performance of the proposed scheme based on the MIT Badge dataset in this work. The experimental results show that over 80 % of anomalous trajectories are detected with a precision of about 70 %, and F1-score achieves 74.68 %.
As a lot of researches on the speech signal processing are performed due to the recent rapid development of the information-communication technology. the pitch period is used as an important element to various speech signal application fields such as the speech recognition. speaker identification. speech analysis. or speech synthesis. A variety of algorithms for the time and the frequency domains related with such pitch period detection have been suggested. One of the pitch detection algorithms for the time domain. AMDF (average magnitude difference function) uses distance between two valley points as the calculated pitch period. However, it has a problem that the algorithm becomes complex in selecting the valley points for the pitch period detection. Therefore, in this paper we proposed the modified AMDF(M-AMDF) algorithm which recognizes the entire minimum valley points as the pitch period of the speech signal by using the rotation transform of AMDF. In addition, a threshold is set to the beginning portion of speech so that it can be used as the selection criteria for the pitch period. Moreover the proposed algorithm is compared with the conventional ones by means of the simulation, and presents better properties than others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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