• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5197-5218
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• 2019

Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제60호
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• pp.145-164
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• 2006

This paper proposes class histogram equalization (CHEQ) to compensate noisy acoustic features for robust speech recognition. CHEQ aims to compensate for the acoustic mismatch between training and test speech recognition environments as well as to reduce the limitations of the conventional histogram equalization (HEQ). In contrast to HEQ, CHEQ adopts multiple class-specific distribution functions for training and test environments and equalizes the features by using their class-specific training and test distributions. According to the class-information extraction methods, CHEQ is further classified into two forms such as hard-CHEQ based on vector quantization and soft-CHEQ using the Gaussian mixture model. Experiments on the Aurora 2 database confirmed the effectiveness of CHEQ by producing a relative word error reduction of 61.17% over the baseline met-cepstral features and that of 19.62% over the conventional HEQ.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1708-1714
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• 2010

본 논문에서는 기존의 full color LED 전광판에서 일반적인 화질 개선 혹은 화질 보정의 방법으로는 감마, 휘도, 명도조절 등으로 영상의 전체적인 색상과는 상관없이 일률적으로 밝게 혹은 어둡게 처리해 왔다. 그러나 단순히 표출되는 영상 자체의 휘도를 일정 크기로 일률적으로 휘도를 조정하는 방법은 입력되는 영상 신호의 특성을 반영하지 않아 단지 화면 전체가 밝아지거나 어두워졌다는 느낌만을 줄 뿐이다. 그래서 기존의 영상 전송 방식과는 다른 새로운 기술로 LED 전광판에 입력되는 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통해 기준 휘도 값을 결정함으로써 입력되는 영상 데이터의 특성이 반영되고, 해당 기준 휘도 값에 따라 히스토그램의 분포를 제어함으로써 LED 전광판에 표출되는 영상 휘도를 균일하게 향상시킬 수 있는 히스토그램 분포 제어가 가능한 full color 전광판의 영상 구동 처리기술을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.53-61
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• 2000

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.197-203
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• 2012

In fitting a regression model, we often encounter data sets which do not follow Gaussian distribution and/or do not have equal variance. In this case estimation of the conditional density of a response variable at a given design point is hardly solved by a standard least squares method. To solve this problem, we propose a simple method to estimate the distribution of the fitted vales under heteroscedasticity using the idea of quantile regression and the histogram techniques. Application of this method to a real data sets is given.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.1-10
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• 2010

디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.764-771
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• 2018

In this paper, we propose a high-quality image acquisition algorithm using only a single image, which the high-quality image is normally referred as HDR ones. In order to acquire the HDR image, conventional methods need many images having different exposure values at the same scene and should delicately adjust the color values for a bit-expansion or an exposure fusion. Thus, they require considerable calculations and complex structures. Therefore, the proposed algorithm suggests a completely new approach using one image for the high-quality image acquisition by applying statistical difference and histogram manipulation, or histogram specification, techniques. The techniques could control the pixel's statistical distribution of the input image into the desired one through the local and the global modifications, respectively. As the result, the quality of the proposed algorithm is better than those of conventional methods implemented in commercial image editing softwares.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3751-3770
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• 2015

Many sorts of image processing software facilitate image editing and also generate a great number of doctored images. Forensic technology emerges to detect the unintentional or malicious image operations. Most of forensic methods focus on the detection of single operations. However, a series of operations may be used to sequentially manipulate an image, which makes the operation detection problem complex. Forensic investigators always want to know as much exhaustive information about a suspicious image's entire processing history as possible. The detection of the operation chain, consisting of a series of operations, is a significant and challenging problem in the research field of forensics. In this paper, based on the histogram distribution uniformity of a manipulated image, we propose an operation chain detection scheme to identify histogram equalization (HE) followed by the dither-like operation (DLO). Two histogram features and a local spatial feature are utilized to further determine which DLO may have been applied. Both theoretical analysis and experimental results verify the effectiveness of our proposed scheme for both global and local scenarios.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.633-654
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• 2010

High quality camera images, with good contrast and intensity, are needed to obtain the desired information. Images need to be enhanced when they are dark or bright. The histogram equalization technique, which flattens the density distribution of an image, has been widely used to enhance image contrast due to its effectiveness and simplicity. This technique, however, cannot be used to enhance images that are either too dark or too bright. In addition, it is difficult to perform histogram equalization in real-time using a general-purpose computer. This paper proposes a histogram equalization technique with AGC (Automatic Gain Control) to extend the image enhancement range. It is designed using VHDL (VHSIC Hardware Description Language) to enhance images in real-time. The system is implemented with an FPGA (Field Programmable Gate Array). An image processing system with this FPGA is implemented. The performance of this image processing system is measured.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.69-84
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• 2005

최근 인터넷 사용자의 기하급수적 증가에 따라 저렴한 가격의 고성능 대용량 클러스터 웹 서버 시스템에 관심이 증대되고 있다. 클러스터 웹 서버 시스템은 저렴한 비용. 높은 확장성과 가용성 등의 장점과 더불어 대규모 사용자에 대한 성능의 극대화를 목적으로 연구 개발되고 있으며, 최근에는 성능 향상을 위한 내용 기반의 부하 분산 기법에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 웹 서버 상에서 사용자의 접근 빈도와 파일의 크기를 고려하여 각 서버 노드에 부하를 균등하게 할당하는 새로운 내용 기반의 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 각 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 그 빈도와 전송된 파일의 크기를 고려한 누적 히스토그램을 생성한다. 사용자 요청은 (해시 값-서버 노드) 매핑에 의한 히스토그램 변환 과정을 통하여 각 서버 노드에 균등하게 할당된다. 제안된 기법은 누적 히스토그램을 주기적으로 갱신함으로써 동적으로 클러스터 웹 서버 시스템의 부하를 고르게 분산시킬 수 있으며, 또한 서버 노드의 캐시를 활용함으로써 전체 클러스터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 전통적인 라운드 로빈 방법보다는 월등히 우수함을 보이고, 기존의 내용 기반 WARD 방법보다는 약 $10\%$ 정도의 우수한 성능을 나타낸다.