In this paper, a face detection method for interactive TV control system using a new feature, edge histogram feature, with a support vector machine(SVM) in the near-infrared(NIR) images is proposed. The edge histogram feature is extracted using 16-directional edge intensity and a histogram. Compared to the previous method using local binary pattern(LBP) feature, the proposed method using edge histogram feature has better performance in both smaller feature size and lower equal error rate(EER) for face detection experiments in NIR databases.
This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.
Image segmentation based on the curvature of bi-directiona distribution functions of histogram with no mode informations is proposed. The curvature is an oscillating function and can be approximated to a polynomial form with a least square method using the Chebyshev basis. Nonhomogeneous linea equations are solved by Gauss-elimination method. In the proposed algorithm, critical points of the curvature are obtained on each direction to compensate the segmentation parameters, which can be ignored in only one-directional histogram.
In this letter, we propose a new histogram equalization technique for feature compensation in speech recognition under noisy environments. The proposed approach combines a signal-to-noise-ratio-dependent feature reconstruction method and the class histogram equalization technique to effectively reduce the acoustic mismatch present in noisy speech features. Experimental results from the Aurora 2 task confirm the superiority of the proposed approach for acoustic feature compensation.
본 논문에서는 스마트폰 카메라의 객체기반 자동초점 기능을 위해, 움직이는 물체의 고속 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 본 논문에서는 지역적 후보 검출, 적응적 템플릿 크기 방법을 제안한다. 또한 추적 위치의 안정화를 위해 정합 함수에 안정화 항을 추가하는 기법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험결과는 PC 환경에서 초당 100 프레임 수준의 높은 처리 속도 달성을 보여주었다.
A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.
본 논문에서는 스마트폰 카메라에서 움직이는 물체의 실시간 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 기반 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 추가적인 속도개선과 성능향상을 위해 적응적 빈 방법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험을 통해 우리는 초당 34~63프레임 수준의 높은 처리속도를 달성하였다.
시공간 데이터베이스의 영역에는 그게 이동객체를 다루는 시계열 데이터베이스 영역과 이력객체를 다루는 서열 데이터베이스 영역으로 나뉜다. 최근에는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 선택도 추정 연구가 활발히 진행되었으나, 기존 연구는 주로 시계열 데이터베이스의 선택도 추정에 의한 질의 최적화에 중점을 두었고 서열 데이터베이스에 대한 질의 최적화 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 T-Minskew 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 선택도 추정 기법을 제안한다. 또한 임계치 기법을 이용한 효과적인 히스토그램 유지 기법을 제안한다.
본 논문에서는 H.264 비디오 스트림의 히스토그램 정보와 헤더 정보를 이용한 장면 전환 검출에 관한 연구이다. 비디오 데이터에서 장면의 변화를 검출하는 가장 일반적인 방법으로 히스토그램을 이용하고 있다. 그러나 히스토그램 정보를 이용하기 위해서는 비디오 데이터를 압축 해제 하여 각각의 장면에 대한 히스토그램 차이를 계산하기 때문에 연산 시간이 많이 소요된다. 반면에 H.264 비디오 헤더 정보를 이용하면 이러한 연산의 과정 없이 실시간 검출이 가능하다. 히스토그램을 이용하여 장면 전환을 검출하고 헤더 정보를 함께 이용하였을 때 동일한 프리시전 및 리콜을 수행하면서 검색 속도에서 향상을 확인할 수 있었다.
수면은 우리 인간에게 매우 중요한 생리 현상으로, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 수면을 취하면서 보낸다고 한다. 본 논문은 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질과 발전 방향을 모색한다. 수면 측정은 장면 전환 검출 방법 중의 하나인 X2 히스토그램을 이용하여 측정하도록 한다. X2 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하여 그들의 상관관계를 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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