본 논문은 매크로 블록 레벨에서 인간의 시각적인 특성을 고려한 새로운 H.264 스케일러블 확장을 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 우선, 인간의 시각적인 특성에 기초한 관심영역을 중심으로, 각 매크로 블록에 대한 공간 주파수(spatial frequency)의 분석을 위한 시각적 가중치 모델을 제안한다. 두 번째 단계에서는, 제안된 모텔을 기초로 각각의 화질 계층에 존재하는 관심영역의 크기를 조절하여 주어진 비트 량에서, 최적의 비디오 화질을 얻기 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 주관적 및 객관적 화질 평가에서 기존의 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.
Recently, audio-visual speech recognition (AVSR) has been studied to cope with noise problems in speech recognition. In this paper we propose a novel method of deciding weighting factors for audio-visual information fusion. We adopt the particle swarm optimization (PSO) to weighting factor determination. The AVSR experiments show that PSO-based normalized confidence measures (NCM) improve the rejection performance of mis-recognized words by 33%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
The purpose of this study is to estimate deterioration factors and weighting factors in pipe network which each local self-governments takes rehabilitation and replacement work present time. Deterioration factors in pipe network are able to effected of specific province or location related with water supply. Most of water supply pipes are laid under the ground, it is hard to quantify deterioration degree of water system. Moreover, the timing and economic limitation and insufficient information on the spot survey gives a difficulty to look over how old water supply system is. Accordingly, this study collects and analyses five data as the laying environment, visual analysis, analysis of soil contents, analysis of pipe material, and questionary survey data in water pipe of A city. The deterioration factor estimates 14 factors with excavation and experimental analysis and 9 factors without excavation and experimental analysis. Also, the weighting factors are estimated by using the multiple linear regressions and the linear programming. The estimated deterioration factor and weighting results are compared the analysis result of visual, pipe material, and soil contents with the Probabilistic Neural Network Model. Consequently, the model results of estimated 9 factors in this study and 14 factors show the 1-2% difference. The result show that the proposed model could be used to decide the deterioration condition of pipe line with real excavation and experimental analysis.
본 논문에서는 DCT 평면에서 modulation transfer function (MTF)을 사용한 정지영상 워터마킹 방법을 제안하였다. 정지영상에 삽입된 워터마크의 가시성을 줄이기 위하여 인간의 시각적 특성을 나타내는 MTF를 사용하였다. 제안한 워터마킹 방법이 lowpass filtering 및 cropping 등의 공격에 강인한 특성을 나타내었다. 공간평면과 DCT 평면 사이의 에너지 상관관계를 이용하여 DCT 평면에서 삽입될 워터마크의 길이와 공간 평면에서 원하는 peak signal to noise ratio (PSNR)가 주어졌을 때 DCT 평면에서 워터마크 weighting factor를 구하는 식을 유도하였으며, 원하는 PSNR과 공간평면 및 DCT 평면에서 계산된 PSNR이 본 실험에서 사용한 7가지 영상에 대하여 최대 0.07dB이내로 오차를 나타내었다.
완전 참조 영상 화질(full-reference image quality assessment, FR-IQA)측정의 풀링 과정에 있어서, 한 영상의 전역 화질은 각 국부 패치의 측정된 화질값들로부터 측정된다. 그러나 한 영상의 전체 화질 값을 예측함에 있어서 국부 패치의 종류, 왜곡 타입, 왜곡의 인지 민감도, 국부 패치의 관심 집중(saliency) 정도에 따라 국부 패치가 전체 영상에 기여하는 왜곡의 정도가 다를 수 있다. 그 결과, 계산된 국부 패치 화질값에 대한 가중치 풀링 방법이 기존 FR-IQA 방법에서 고려되었다. 본 논문은 기존 FR-IQA 방법에서 고려되지 않은 시각인지시스템의 특성인, 광적응 효과 와 시각 관심 집중 효과를 고려한 새로운 가중치 풀링 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 FR-IQA 방법에 적용될 경우 예측 성능을 향상시킴을 확인하였으며, 이는 제안하는 가중치 풀링 방법은 사람의 시각인지 특성을 효과적으로 반영하기 때문으로 사료된다.
LOT(Lapped Transform)와 HVS(Human Visual System) 가중치를 이용하여 분류벡타 양자화기에 근거한 점진적 영상부호화 방법을 제안하였다. DCT변환을 이용한 기존의 블럭변환 영상부호화는 낮은 전송율에서 블럭화 현상이 심하게 나타난다. 본 논문에서는 영상블럭을 LOT로 변환하고 그 블럭들의 구조적 특성에 따라 네 부류로 분류한 다음 적응비트배정으로 재생 영상화질을 개선하기위해 HVS가중치를 갖는 LOT계수특성에 의해 서브벡타들로 나눈다. 이 서브벡타들을 벡타양자화하여 점진적으로 전송한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 부호화시험을 하여 점진적 전송에 의한 LOT/CVQ가 효율적인 전송임을 보이고 PIT/DCTVQ를 이용한 결과와 비교하였다.
HVS based transform coding techniques for still images take the lowest spatial frequency and luminance contrast sensitivity as the most crucial factors in determining the image quality perceived by human eye. Only the frequency weighting has been main issue. The proposed Weighted Discrete Cosine Transform (WDCT) has the lowest frequency of about 4 [cyc/deg] in 8$\times$8 subblock with the contrast-weighted DC coefficient. The error criteria have been rederived to adapt the contrast weighting for performance evaluation. The proposed scheme has produced higher quality images compared to the unweighted and other schemes.
이 논문은 희소어레이의 최적패턴 형성을 위하여 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 자승치를 최소화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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