It has long been speculated that the visual system should use a coding strategy that takes advantage of statistical redundancies in images. But how such a coding strategy should manifest in neural responses has been less clear. Low-level image structure related to the power spectrum of natural images appears to be captured by a hard-wired efficient code in the retina of the fly and precortical structures like the LGN of cats that maximizes information content through the limited capacity channel of the optic nerve. But visual images are typically filled with higher-order structure beyond that captured by the power spectrum and visual cortex is not constrained by the same capacity limits as the optic nerve. Whether and how visual cortex can flexibly code for higher order redundancies is unknown. Here we show using psychophysical techniques that the neural response in early human visual cortex may be modulated by orientation redundancies in images such that a visual feature that is contained within a predictive pattern results in slower reaction times than a feature that deviates from a pattern, suggesting lower neural responses to predictable stimuli in the visual cortex. Our results point to a neural response in early visual cortex that is sensitive to global patterns and redundancies in visual images and is in marked contrast to standard models of cortical visual processing.
A new approach of error concealment using a digital watermarking technique for interframe video coding is presented in this paper. In the proposed method, the most important feature of the reference frame is extracted. Then, this feature is embedded into the prediction error of current frame prior to transmission. Error concealment is achieved by means of recovering the erroneous reference frame using the embedded data before the reconstruction of current frame is performed. Simulation results demonstrated the effectiveness of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3149-3165
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2013
Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.
In this paper, we propose a new voice coding using only the features of the face image such as mouth height(H), width(W), rate(R=W/H), area(S), and ellipse's feature(P). It provides high security and is not affected by acoustic noise because we use only the features of face image for speech. In the proposed algorithm, the mean recognition rate for the vowels approximately rises between 70% and 96% after many tests.
본 논문에서는 입력신호에 따라 효율적인 부호화를 위해 다중모드를 가지는 초광대역 부호화기를 제안하였다. 최근에 개발된 G.718기반의 초광대역 확장 코덱은 초광대역에 존재하는 오디오 신호를 부호화하기 위하여 Generic모드와 Sinusoidal모드로 신호를 분류하여 부호화 하지만, 현악기, 관현악기와 같은 오디오 신호에 존재하는 멀티플 피치 및 하모닉 성분과 타악기와 같은 오디오 신호에 존재하는 Individual-Line 성분을 효율적으로 부호화하지 못하였다. 제안하는 방법은 오디오 신호에 존재하는 하모닉과 Individual-Line성분의 특징을 고려하여 모드를 세분화하였다. 성능평가를 위하여 객관적인 평가로 MDCT 도메인에서 SNR을 이용하였으며 MUSHRA 테스트를 통해 주관적인 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 G.718 초광대역 부호화기보다 Individual-Line신호 경우 약 3dB, 하모닉 신호의 경우 약 0.8dB 높은 SNR을 보였으며 MUSHRA 테스트 역시 평균 5점 음질 향상을 확인하였다.
Many researches have been performed for human recognition and coding schemes recently. For this situation, we propose an automatic facial feature extraction algorithm. There are two main steps: the face region evaluation from original background image such as office, and the facial feature extraction from the evaluated face region. In the face evaluation, Genetic Algorithm is adopted to search face region in background easily such as office and household in the first step, and Template Matching Method is used to extract the facial feature in the second step. We can extract facial feature more fast and exact by using over the proposed Algorithm.
Wyner-Ziv 부호화 방법에서는 키 픽처 부호화를 위하여 상대적으로 복잡도가 낮은 H.264/AVC 인트라 부호화 기술을 사용하고 있다. 인트라 부호화와 달리 인터 부호화는 율 왜곡 성능은 매우 좋으나, 움직임 예측 및 보상과 같은 복잡한 연산을 반복적으로 수행하기 때문에 저복잡도 부호화를 지향하는 분산 비디오 부호화에 적합하지 않다. 하지만 제로 모션 부호화 방법은 시간적 상관도를 활용하면서도 높은 복잡도를 갖는 움직임 예측을 사용하지 않기 때문에 현재 Wyner-Ziv 부호화에 사용하고 있는 키 픽처 부호화의 좋은 대안이 될 수 있다. 특히, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술은 시간적 중복성을 WZ 픽처에만 활용하기 때문에, 제로 모션 부호화 방법으로 키 픽처를 부호화하는 경우 키 픽처와 WZ 픽처 모두 시간적 상관도를 활용하여 율 왜곡 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용한 Wyner-Ziv 부호화의 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화 대비 평균적으로 약 9%의 복잡도가 증가되었지만, 움직임이 적은 정적인 영상에서 최대 54% 비트율이 감소하였다. 또한, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술에 제안한 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용할 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화의 율 왜곡 성능과 비교하여 최대 70%의 비트율을 감소시킬 수 있다.
This paper presents classification of high impedance fault pattern using linear prediction coefficients. A feature of neutral phase current is extracted by the linear predictive coding. This feature is classified into faults by a multilayer perceptron neural network. Neural network successfully classifies test data into three faults and one normal state.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.
When it comes to the value of modern education, teachers are required to perform the role of a helper to promote interaction between learners, the role of a manager to facilitate smooth learning, and the role of a guide who has expert knowledge in the learning contents. Therefore, this study investigated what kind of learner-centered teaching methods there are, which require teachers to perform the roles of helper, manager, and guide, and conducted a pedagogical research on coding education to explore class models for self-directed learning. Subsequently, a class model was proposed by applying the flipped learning and havruta learning to a coding class. In this study, the learner-centered education methods of flipped learning and havruta method were applied to constructing a coding class as a university general education course. The feature of this class is that it enables dynamic interaction between teachers and learners as well as active interaction between leaners in a classroom instruction. After applying the proposed method to the actual class and analyzing it, the students taught using suggested method were more positively assessed in learning interest than those taught using a traditional method. And that in academic achievement as well, suggested method was more effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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