본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추정된 변위 벡터와 이를 이용한 물체의 분할을 통해 특징 점을 추출하고 3차원 와이어 프레임(wire-frame)을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 웨이블릿 변환을 이용하여 빠른 시간 안에 변위를 측정하고, 이를 통해 배경과 물체를 분리해 내었다. 그런 뒤에, 변위 벡터를 이용하여, 깊이 정보를 추정해 내고, 동시에 물체로부터 두드러진 특징 값들을 추출하여 3차원 와이어 프레임 생성을 위한 거리 값으로 사용하였다. 마지막으로, 일반적인 delaunay triangulation에서 생길 수 있는 오 정합을 본 논문에서 제안하는 전경/배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거 하여 정확한 3차원 모델을 생성하였다. 아울러, 본 논문에서 제안하는 웨이블릿을 이용한 빠른 3D 모델링 방법을 원 영상을 이용한 방법과 비교하여, 더 좋은 결과를 보여줌으로써, 계산 시간 뿐만 아니라 정확성에서도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
In mobile communication, air conduction(AC) speech signal had been commonly used, but it was easily affected by ambient noise environment such as emergency, military action and rescue. To overcome the weakness of the AC speech signal, bone conduction(BC) speech signal have been used. The BC speech signal is transmitted through bone vibration, so it is affected less by the background noise. In this paper, we proposed noise cancellation algorithm of the BC speech signal using noise feature of decomposed bands. The proposed algorithm consist of three steps. First, the BC speech signal is divided into 17 bands using perceptual wavelet packet decomposition. Second, threshold is calculated by noise feature during short time of separated-band and compared to absolute average of the signal frame. Therefore, the speech and noise parts are detected. Last, the detected noise parts are removed and then, noise eliminated bands are re-synthesised. In order to confirm the efficiency of the proposed algorithm, we compared the proposed algorithm with conventional algorithm. And the proposed algorithm has better performance than the conventional algorithm.
본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 JPEG2000 정지영상 압축 알고리즘의 DWT (Discrete Wavelet Transform) 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 구조와 방법을 제안한다. DWT 연산은 JPEG2000에서 EBCOT (embedded block coding with optimized truncation)과 더불어 많은 계산 량을 소모하는 부분이기 때문에, 본 논문에서는 DWT 알고리즘을 GPU의 화소 쉐이더에서 고속으로 수행하기 위하여 Render-To-Texture (RTT)를 활용한 구조를 설계하였다. 실제 구현을 통해 비슷한 등급의 CPU에서의 처리에 비해 DWT 자체는 10배 이상의 수행 속도의 향상을, 기존의 JPEG2000 참조 소프트웨어인 JasPer의 DWT를 대치하였을 때 2$\sim$16배의 수행 속도의 향상을 보였으며 해상도가 증가할수록 향상 폭이 크다. 본 논문에서 제시된 프레임 버퍼 객체(Frame Buffer Object)를 이용한 render-to-texture 수행 구조는 GPU 기반 영상처리의 기본 틀을 제공하며, 이를 응용하여 일반적인 영상처리와 컴퓨터 비전 처리를 GPU 상에서 고속 수행할 수 있다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 게다가 영상과 같은 비 문자형태의 데이타에 대한 사용자들의 내용기반 검색욕구 증가로 인해 비디오 인덱싱에 대한 관심은 더욱 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선적으로 분할된 샷 경계면에서 추출된 대표 프레임과 정지 영상 데이타베이스로부터 유사 영상과 유사 대표 프레임을 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 우선적으로 영상에 의한 질의는 기존에 주로 사용되어온 색상 히스토그램방식을 탈피하여 본 논문에서 제안하는 CS와 GS방식을 이용하여 색상 및 방향성 정보도 고려하도록 설계하였다. 또한 얼굴에 의한 질의는 대표 프레임으로부터 얼굴 영역을 추출해 내고 얼굴의 경계선 값 및 쌍 직교 웨이블릿 변환에 의해 얻어진 2개의 특징값을 이용하여 유사 인물이 포함된 대표 프레임을 검색해 내도록 설계하였다. Abstract There is a rapid increase in the use of digital video information in recent years, it becomes more important to manage multimedia databases efficiently. There is a big concern about video indexing because users require content-based image retrieval. In this paper, we first propose query-by-image system environment which allows to retrieve similar images from the chosen representative frames or images from the image databases. This algorithm considers not only the discretized color histogram but also the proposed directional information called CS & GS method. Finally, we designe another query environment using query-by-face. In this system , user selects a people in the representative frame browser and then system extracts a face region from that frame. After that system retrieves similar representative frames using 2 features, edge information and biorthogonal wavelet transform.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적인 프레임에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 Haar-like 에지 검출기를 사용하고, 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정한다. 신뢰도를 높이기 위해 k 개의 연속적인 프레임에서의 누적된 차량 정보를 추출한다. 최종 검출된 차량을 템플릿으로 지정하고 SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 통해 연속적으로 입력되는 프레임에서 동일한 차량을 추출한다. 이를 통해 동일 차량으로 추출된 차량 정보를 새로운 템플릿으로 업데이트 한다. 비교 검출을 위한 수행 시간을 줄이기 위해 이전 프레임에서 검출된 차량의 범위를 확장한 영역만을 관심 영역으로 지정한다. 이 과정은 공통된 대응점을 찾지 못할 때까지 검출과 추적 과정을 반복하여 진행한다. 실 도로 상에서 얻어진 영상에 대해 적용함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 3차원 웨이블릿 변환과 대역확산방법 (spread spectrum sequences)을 이용한 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 두 개의 이진 영상 워터마크를 혼합(mixing)과 임의 교환 (pseudorandom permutation)을 이용하여 전처리 하고, 비디오 영상을 장면 단위로 나누어 3차원 DWT를 수행 한다. 전처리된 워터마크를 3차원 웨이블릿 계수에 대역확산방법을 이용하여 삽입한다. 실험결과 워터마크가 삽입된 프레임은 비가시성을 만족하였고, 저역통과 필터링, 프레임 누락 (dropping), 프레임 평균 (averaging), 및 MPEG 부호화와 같은 공격에 대한 견고성이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 참조 프레임으로부터 현재 프레임의 화소를 추정하는 처리로서 예측 화질과 부호화 시간에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 고속 움직임 추정을 위해 시공간 움직임 활동도를 이용한 적응형 계층 육각 탐색에 관한 것이다. 제안된 방법은 현재의 매크로블록에 시공간적으로 인접한 매크로블록들의 움직임 벡터를 이용하여 시공간 움직임 활동도를 정의한다. 이렇게 정의한 시공간 움직임 활동도가 낮을 경우 기존의 적응형 육각 탐색을 수행하고, 그렇지 않을 경우, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 다단계 계층 공간상에서 계층 육각 탐색을 수행한다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석.평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주고 있다. 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감할 수 있었다.
Lakshmanan, N.;Raghuprasad, B.K.;Muthumani, K.;Gopalakrishnan, N.;Sreekala, R.
Computers and Concrete
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제4권3호
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pp.167-186
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2007
Ductility based design of reinforced concrete structures implicitly assumes certain damage under the action of a design basis earthquake. The damage undergone by a structure needs to be quantified, so as to assess the post-seismic reparability and functionality of the structure. The paper presents an analytical method of quantification and location of seismic damage, through system identification methods. It may be noted that soft ground storied buildings are the major casualties in any earthquake and hence the example structure is a soft or weak first storied one, whose seismic response and temporal variation of damage are computed using a non-linear dynamic analysis program (IDARC) and compared with a normal structure. Time period based damage identification model is used and suitably calibrated with classic damage models. Regenerated stiffness of the three degrees of freedom model (for the three storied frame) is used to locate the damage, both on-line as well as after the seismic event. Multi resolution analysis using wavelets is also used for localized damage identification for soft storey columns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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