2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계에서 해결해야할 문제점 중에 하나는 잡영 제거의 문제이다. 전처리과정에서 처리되지 않고 남은 잡영은 영역분할 결과 과분할되는 문제를 낳는다. 과분할된 배경 영역을 구분하고 제외시키기 위해서 일정한 밝기 이상의 영역을 제거하는 고정 문턱값을 사용하여 영역을 제거하면, 육안으로는 보이지 않으나 중요한 기능을 하는 미량의 단백질을 나타내는 반점들이 제외될 수도 있다. 제안 기법은 영역분할 후에 영역들의 첨도의 평균 곡선을 지수함수에 회귀분석하여 매개변수를 구한 다음, 오차의 확률분포에 따라서 매개변수들로 문턱값을 구하여 적용한다. 오차의 확률분포에 따르면 문턱값 적용의 신뢰도는 99.85%이며, 제안기법을 실험 영상으로 실험한 결과로써 적응적 문턱값 결정 기법이 정확함을 보인다.
본 논문에서는 M-ary 변조 방식을 사용하는 적응형 전송 시스템에서 효율적으로 사용할 수 있는 신호 대 잡음비 추정 알고리즘 및 하드웨어 구현 결과를 소개한다. 본 논문에서는 제안된 방식을 차세대 위성방송 규격인 DVB-S2 시스템에서 효과적으로 동작할 수 있도록 설계된 결과를 소개하며, 본 논문에서 제안된 방식은 향후 적응형 전송 방식을 사용하는 다른 디지털 통신 시스템에서도 용이하게 적용이 가능하다. 제안된 알고리즘은 수신신호의 분포에 대한 이론적 배경을 바탕으로 설계된 룩업테이블을 이용하여, 하드웨어 구현시 두 개의 비교기와 카운터를 이용하여 신호 대 잡음비 추정이 가능하다. 따라서, 제안된 알고리즘에 의해 고안된 하드웨어는 복잡도가 현저히 낮으면서도 높은 정확도를 가진다. 본 논문에서 살펴본 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 추정기는 DVB-S2 시스템에서 규정된 신호대 잡음비 추정 범위 내에서 약 1 dB의 추정오류를 만족하기 위하여 수 백 개의 샘플만을 필요로 한다.
*In this paper, we propose a real-time face tracking system using an adaptive face detector and a tracking algorithm. An image is divided into the regions of background and face candidate by a real-time updated skin color identifying system in order to accurately detect facial features. The facial characteristics are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted by Principal Component Analysis (PCA), and the interpreted principal components are processed by Support Vector Machine (SVM) that classifies into facial and non-facial areas. The movement of the face is traced by Kalman filter and Mean shift, which use the static information of the detected faces and the differences between previous and current frames. The proposed system identifies the initial skin color and updates it through a real-time color detecting system. A similar background color can be removed by updating the skin color. Also, the performance increases up to 20% when the background color is reduced in comparison to extracting features from the entire region. The increased detection rate and speed are acquired by the usage of Kalman filter and Mean shift.
Moving object detection system has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems (ADAS) and surveillance system. In this paper, we propose two optical flow based moving object detection methods at dynamic scenes. Both proposed methods consist of three successive steps; pre-processing, foreground segmentation, and post-processing steps. Two proposed methods have the same pre-processing and post-processing steps, but different foreground segmentation step. Pre-processing calculates mainly optical flow map of which each pixel has the amplitude of motion vector. Dense optical flows are estimated by using Farneback technique, and the amplitude of the motion normalized into the range from 0 to 255 is assigned to each pixel of optical flow map. In the foreground segmentation step, moving object and background are classified by using the optical flow map. Here, we proposed two algorithms. One is Gaussian mixture model (GMM) based background subtraction, which is applied on optical map. Another is adaptive thresholding based foreground segmentation, which classifies each pixel into object and background by updating threshold value column by column. Through the simulations, we show that both optical flow based methods can achieve good enough object detection performances in dynamic scenes.
Objective: This study aims to compare the usability of the adaptive touch design method with that of the height adjustable design method that are applied to the Korean QWERTY keyboard and Naratgul keyboard on smartphones, examine the results, and present practical implications. Background: Smartphone manufacturers have failed to satisfy every user with their uniform touch keyboard designs that do not consider the high use rates of keypad use. In reality, touch keyboard designing customized for every individual is impossible, but there need to be researches on was to improve usability by having touch areas changed automatically depending on user behaviors or having users adjust the keyboard height depending on their hand size. Method: As for the design methods, an object group was given smartphones with the adaptive touch design method and the other group those with the height adjustable design method. As they entered the same characters in the smartphones, typing error rates and text input speed were measured and the average values were compared. 35 individuals who would frequently use smartphones in daily life participated in the experiment. The group variable was the type of touch keyboards, and the test variables were typing error rates and text input speed, for which a T-test was implemented. Results: As for the QWERTY keyboard, the significant improvement effect was verified as the typing error rate of the adaptive touch design method was 4.21% but that of the height adjustable design method was 3.28% although there was no significant difference in terms of text input speed. As for the Naratgul keyboard, in contrast, the typing error rate of the adaptive touch design method was 2.5% while that of the height adjustable design method was 1.48%, which indicates a measure of improvement, but the effect was not significant. On the other hand, the text input speed per minute was improved as much as 22.2%, which is significant. Conclusion: First, the Korean touch keyboard usability of the adaptive touch design method and that of the height adjustable design method, when applied to Model A of Company L, showed significant difference from each other. Second, the height adjustable design method was applied to the QWERTY keyboard, the typing error rate was improved significantly. This indicates that as the keyboard height was raised, the number of buttons within the range of fingering decreased, decreasing the touch bias was reduced. Third, the height adjustable design method was applied to the Naratgul keyboard, the text input speed was improved. Application: When the QWERTY keyboard was applied to a smartphone as small as 5.5inch or less, it is highly probably that the height adjustable design method decreases the typing error rate. It may be considered to develop additional UX functions to make the keyboard font larger or give users the option to adjust button intervals in utilization of the SW advantages of the height adjustable design method.
본 논문은 비디오의 시간적 화질 향상을 위한 새로운 프레임율 증가 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 계층적 움직임 추정 시에 탐색범위를 적응적으로 변환하는 방법을 이용하며, 움직임 보상 시 보간되지 않은 부분에 한하여 양방향 움직임 추정 및 보상과 선형 보간법을 수행한다. 부정확한 움직임 벡터 추정으로 인한 오류를 방지하기 위하여 신뢰도를 기반으로 탐색범위를 적응적으로 조절하며, 움직임 추정에 대한 신뢰도를 높이기 위하여 분산이 높은 블록 순으로 움직임 추정을 수행한다. 또한, 보간되지 않은 영역에서 배경과 객체를 분리한 후 배경인 영역에서는 선형보간법을 수행하고, 객체로 추정된 영역에서는 양방향 움직임 추정 방법을 이용하여 보간한다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 원본 프레임과 제안한 알고리즘을 이용하여 보간한 프레임 사이의 PSNR을 측정하였다. 그 결과, 화질이 기존 알고리즘보다 약 2dB 정도 개선되었으며, 블록화 현상과 몽롱화 현상이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
천해는 속도가 빠르고 강한 간섭표적으로 인하여 신호단편 (snapshot) 수가 제한되어 인접한 느리고 약한 표적을 탐지하기 어려운 환경이다. 천해환경에서 적응정합장처리에 적용하여 고소음의 간섭표적의 효과를 줄일 수 있는 도파관 공간의 간섭표적 필터링 기법을 제안하였다. 이를 위하여 NDC (null direction constraint)를 적용한 MCM (multiple constraint method) 기법을 새로운 공간간섭 필터로 제안하였다. NDC는 복제음장을 이용하여 CSDM (cross-spectral density matrix)에 포함되어있는 강한 소음원 성분을 강제적으로 걸러줌으로서, 부엽 준위가 낮아지고 저소음표적 신호의 이득을 복원시킨다. 이 기법을 Pekeris 도파관에서의 시뮬레이션 및 동해에서 수행한 정합장처리 실험인 HAPLE03 (matched acoustic properties and localization experiment)의 수직선배열 자료에 적용하였으며, 그 결과 인접한 저소음 표적의 SBNR (signal-to-background-and-noise ratio)이 MVDR (minimum variance distortionless response)과 NSP (null space projection) 보다 향상되었다.
본 연구에서는 IEEE 802.11을 기반으로 하는 무선 차량 네트워크에서 위험 경고메시지를 효과적으로 전송하기 위한 Backoff 방안을 제안한다. 차량 간 통신인 IEEE 802.11은 위험 경고메시지를 보낼 때 다중 홉 방식을 사용하고, 다중접속방안으로 CSMA/CA를 적용하므로 차량이 밀집될수록 메시지 전송 충돌 확률이 증가한다. 따라서 위험 경고메시지 전송이 시간 지연될 가능성이 높다. 또한, 배경 트래픽이 있을 경우, 위험 경고메시지가 우선 전송이 되어야 한다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 위험 경고메시지 전송차량과 수신차량의 위치에 따라 다른 난수발생범위를 갖는 거리 기반 백오프 방안 (DDAB: Distance-Dependent Adaptive Backoff)을 제안한다. DDAB는 배경 트래픽과 경쟁하는 영역의 차량들은 작은 난수발생범위로 설정하여 배경 트래픽보다 전송 우선순위를 높이고, 같은 위험 경고메시지 간 경쟁이 빈번한 영역의 차량들은 큰 난수발생범위를 갖도록 하여 위험 경고메시지간의 충돌을 줄인다. 실험을 통해 기존의 Backoff 방안과 비교하였으며, DDAB 방안을 적용한 경우 기존의 방안을 적용했을 때보다 성능 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 회전을 통해 입력되는 연속 프레임 단위의 평면지문을 효과적으로 정합하여 보다 많은 지문의 특징점 정보를 취득함으로써, 지문 인식율을 높일 수 있는 회전지문 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 가변 투영마스크를 이용한 회전지문 정합 알고리즘은 배경과 평면지문을 분리하는 검출부와 검출된 영상을 순차적으로 투영할 수 있는 투영 마스크 생성부를 갖는다. 또한 정합부에서는 생성된 가변 투영마스크를 중심영상부터 피라미드 형태의 투영법을 이용하여 정합된 회전지문을 취득하였다. 모의실험 결과 평면지문에서 추출되는 특징점수 평균 46.79%, 매칭을 위한 좋은 정보를 포함한 GOOD특징점의 개수는 52.0% 많이 검출됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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