• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.273-278
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• 2017

본 논문에서는 지속파 능동 소나의 수신된 신호에서 잔향 신호를 제거하는 후처리 알고리즘을 도출하고자하며, 제안하는 알고리즘은 작은 도플러효과가 존재하여 목표물로부터 반사된 핑 신호가 잔향신호와 잘 구분이 되지 않는 경우를 목표로 하여 고안되었다. 본 알고리즘은 중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반하고 있으며, 방사될 핑 신호의 주파수 특성을 분석한 후, 수신된 신호의 시간-주파수 영역 특성을 이용하여 잔향 신호를 제거하고 핑 신호를 복원한다. 알고리즘의 효과를 분석하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 다양한 진향 신호 에너지 환경에서 6 dB 가량의 신호대잔향비 성능 향상을 보임을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2098-2114
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• 2021

Light intensity variation is one of the key factors which affect the accuracy of vehicle face re-identification, so in order to improve the robustness of vehicle face features to light intensity variation, a Nonnegative Matrix Factorization model with the constraint of image acquisition time difference is proposed. First, the original features vectors of all pairs of positive samples which are used for training are placed in two original feature matrices respectively, where the same columns of the two matrices represent the same vehicle; Then, the new features obtained after decomposition are divided into stable and variable features proportionally, where the constraints of intra-class similarity and inter-class difference are imposed on the stable feature, and the constraint of image acquisition time difference is imposed on the variable feature; At last, vehicle face matching is achieved through calculating the cosine distance of stable features. Experimental results show that the average False Reject Rate and the average False Accept Rate of the proposed algorithm can be reduced to 0.14 and 0.11 respectively on five different datasets, and even sometimes under the large difference of light intensities, the vehicle face image can be still recognized accurately, which verifies that the extracted features have good robustness to light variation.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.489-498
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• 2018

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 낮은 도플러 주파수를 가지는 지속파 능동 소나의 반사음이 수신될 때, 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 이를 탐지하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 지속파 능동 소나에서 수신기가 이동하는 경우 도플러 효과로 인하여 잔향 주파수 대역이 넓어지며, 이 경우 낮은 도플러 주파수를 가지는 표적 반사음은 잔향에 의해 방해를 받는다. 본 논문에서 고안한 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 수신음의 다채널 스펙트로그램을 주파수 기저, 시간 기저, 빔형성기 이득으로 분석한 후, 적절한 기저를 선택하여 반사음의 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정한다. 해당 알고리즘의 동작을 분석하기 위하여 다양한 신호대잔향음 환경에서의 시뮬레이션을 수행하였으며, 분석 결과 고안한 알고리즘이 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정할 수 있으나 낮은 신호대잔향비 환경에서 성능이 저하됨을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 향후 기저 선택 알고리즘을 수정함으로써 성능을 개선할 수 있을 것이라 예상된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.957-958
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• 2008

The human facial appearances vary globally and locally according to identity, pose, illumination, and expression variations. In this paper, we propose a hybrid-nonsmooth nonnegative matrix factorization (hybrid-nsNMF) based appearance model to represent various facial appearances which vary globally and locally. Instead of using single smooth matrix in nsNMF, we used two different smooth matrixes and combine them to extract global and local basis at the same time.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.497-501
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• 2008

본 논문에서는 연속적인 뇌파 분류를 위해 비음수 텐서 분해를 이용한 특징 추출과 비터비 알고리즘을 이용한 연속적인 데이타의 클래스 분류를 결합한 새로운 알고리즘을 제시한다. 비음수 텐서 분해는 이미 스펙트럼 데이타에 대해 뇌파의 주요한 특징을 잘 추출한다고 알려진 비음수 행렬 분해의 확장으로써 행렬이라는 제한된 틀에서 벗어나 데이타가 가지는 다양한 차원으로의 확대가 가능하다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 컴피티션을 통해 공개된 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 방법의 유용함을 증명하도록 하겠다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.393-396
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• 2011

In this paper, we propose a constrained alternating least squares nonnegative matrix factorization algorithm (cALSNMF) to detect active brain regions from single subject's task-related fMRI data. In cALSNMF, we define a new cost function which considers the uncorrelation and noisy problems of fMRI data by adding decorrelation and smoothing constraints in original Euclidean distance cost function. We also generate a novel training procedure by modifying the update rules and combining with optimal brain surgeon (OBS) algorithm. The experimental results on visuomotor task fMRI data show that our cALSNMF fits fMRI data better than original ALSNMF in detecting task-related brain activation from single subject's fMRI data.

• ETRI Journal
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• 제37권4호
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• pp.780-786
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• 2015

This paper describes an audio source separation that is based on nonnegative matrix factorization (NMF) and expectation maximization (EM). For stable and highperformance separation, an effective auxiliary source separation that extracts source residuals and reprojects them onto proper sources is proposed by taking into account an ambiguous region among sources and a source's refinement. Specifically, an additional NMF (model) is designed for the ambiguous region - whose elements are not easily represented by any existing or predefined NMFs of the sources. The residual signal can be extracted by inserting the aforementioned model into the NMF-EM-based audio separation. Then, it is refined by the weighted parameters of the separation and reprojected onto the separated sources. Experimental results demonstrate that the proposed scheme (outlined above) is more stable and outperforms existing algorithms by, on average, 4.4 dB in terms of the source distortion ratio.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6028-6042
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• 2019

Since Sparse Nonnegative Matrix Factorization (SNMF) method can control the sparsity of the decomposed matrix, and then it can be adopted to control the sparsity of facial feature extraction and recognition. In order to improve the accuracy of SNMF method for facial feature recognition, new additive iterative rules based on the improved iterative step sizes are proposed to improve the SNMF method, and then the traditional multiplicative iterative rules of SNMF are transformed to additive iterative rules. Meanwhile, to further increase the sparsity of the basis matrix decomposed by the improved SNMF method, a threshold-sparse constraint is adopted to make the basis matrix to a zero-one matrix, which can further improve the accuracy of facial feature recognition. The improved SNMF method based on the additive iterative rules and threshold-sparse constraint is abbreviated as ASNMF, which is adopted to recognize the ORL and CK+ facial datasets, and achieved recognition rate of 96% and 100%, respectively. Meanwhile, from the results of the contrast experiments, it can be found that the recognition rate achieved by the ASNMF method is obviously higher than the basic NMF, traditional SNMF, convex nonnegative matrix factorization (CNMF) and Deep NMF.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.729-736
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• 2019

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 필터 뒷단에 위너필터를 추가하여 배경음 분리 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 배경음이 혼재된 음성 신호의 경우 비음수 행렬 분해 기법으로 1차 분리된 신호에는 아직 완전히 분리되지 못한 부분이 잔류할 수 있다. 이러한 경우 위너필터에 의해 잔류하는 신호의 크기에 비례하여 줄여줄 수 있어 배경음 분리 또는 저감 효과를 기대할 수 있다. 실험을 통해 위너필터를 추가한 경우가 비음수행렬 분해 기법만 적용한 경우에 비해 저감 효과가 높은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.290-301
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• 2019

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 수중에서 협대역 지속파 능동 소나를 이용하여 표적 반향음을 탐지하는 문제를 다루고 있다. 능동 소나에서 표적 탐지를 위해 방사한 핑 신호는 주변의 많은 산란체에 의해 반사되는 신호를 만들어내며, 이를 잔향이라 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 잔향 환경에서 낮은 도플러의 표적 반향음을 탐지하는 것을 목표로 한다. 제안하는 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 기반으로 하여 방위, 주파수, 시간 기저를 추정하며, 특히 기저를 두 개의 기저집단 -잔향음 기저집단과 반향음 기저집단으로 나누어 독립적으로 추정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 합성된 잔향 신호를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.