The popularity of digital music and smart phones led to develope noise-robust real-time audio fingerprinting system in various ways. In particular, The Multiple Hashing(MLH) of fingerprint algorithms is robust to noise and has an elaborate structure. In this paper, we propose a filter engine based on MLH to achieve better performance. In this approach, we compose a energy-intensive filter to improve the accuracy of Q/R from music database and a statistic filter to remove continuity and redundancy. The energy-intensive filter uses the Discrite Cosine Transform(DCT)'s feature gathering energy to low-order bits and the statistic filters use the correlation between searched fingerprint's information. Experimental results show that the superiority of proposed algorithm consists of the energy and statistical filtering in noise environment. It is found that the proposed filter engine achieves more robust to noise than Philips Robust Hash(PRH), and a more compact way than MLH.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.225-226
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2019
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.68-69
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2021
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.236-237
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2019
In this paper, we propose a wavelet - based image noise reduction algorithm. We develop wavelet transform of existing Mallat Tree method. First, we propose a multiple filtering method. Maximizes the energy concentration characteristic of the wavelet transform considering the energy of each subband in the wavelet domain. We apply the proposed multiple filtering to the noise image. Finds energy subbands that can not be seen in normal images and removes them to remove noise.
Kim, Jin-Kyum;Oh, Kwan-Jung;Kim, Jin-Woong;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.26
no.2
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pp.143-154
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2021
In this paper, we propose a method of compressing digital hologram standardized data provided by JPEG Pleno. In numerical reconstruction of digital holograms, the addition of random phases for visualization reduces speckle noise due to interference and doubles the compression efficiency of holograms. Holograms are composed of completely complex floating point data, and due to ultra-high resolution and speckle noise, it is essential to develop a compression technology tailored to the characteristics of the hologram. First, frequency characteristics of hologram data are analyzed using various wavelet filters to analyze energy concentration according to filter types. Second, we introduce the subband selection algorithm using energy concentration. Finally, the JPEG2000, SPIHT, H.264 results using the Daubechies 9/7 wavelet filter of JPEG2000 and the proposed method are used to compress and restore, and the efficiency is analyzed through quantitative quality evaluation compared to the compression rate.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.393-396
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2004
본 논문에서는 선박의 소음을 이용한 선박의 위치추적 및 지음향학적 인자의 역산 기법을 제안하였다. 예인 수평선배열에 의해 계측된 선박의 소음을 시간역전시켜(time reversed) 역전파(back propagation)시킨 음파는 해당 해양환경과 동일한 경우 원래의 음원 즉 선박의 위치에 가장 큰 에너지가 집중된다. 이러한 역전파된 신호의 집중 정도를 이용하여 음원의 위치 및 해양환경(특히 지음향학적 환경) 정보를 추정하였다. 본 역산에서 사용된 목적함수는 정합임펄스응답필터를 사용하여 음원의 위치에 집중된 정규화된 파워로 정의되었다. 최적화 알고리즘으로 유전알고리즘과 Powell 방법이 함께 사용되었다. 제안된 기법을 Elba섬 근해에서 실시된 MAPEX 2000 실험 데이터에 적용한 후 그 결과를 본 논문에서 제시하였으며 그 효용성을 확인하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.4
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pp.253-260
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2008
Image denoising as one of image enhancement methods has been studied a lot in the spatial and transform domain filtering. Recently wavelet transform which has an excellent energy compaction and a property of multiresolution has widely used for image denoising. But a transform based on human visual system is visually useful if an end user is human beings. Therefore, Gabor cosine and sine transform which is considered as human visual filter is applied to image denoising areas in this paper. Denoising performance of the proposed transform is compared with those of the derivatives of Gaussian transform being another human visual filter and of discrete wavelet transform in terms of PSNR. With three levels of various noises, experimental results for real images show that the proposed transform has better PSNR performance of 0.41dB than DWT and 0.14dB than DGT.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.1-8
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2010
Noise removal methods for noisy images have been studied a lot in the domain of spatial and transform filtering. Low pass filtering was initially applied in the spatial domain. Recently, discrete wavelet transform has widely used for image denoising as well as image compression due to an excellent energy compaction and a property of multiresolution. In this paper, Gabor cosine and sine transform which is considered as human visual filter is applied to image denoising areas using soft thresholding technique. GCST is compared with excellent wavelet transform which uses existing soft thresholding methods from PSNR point of view. Resultant images removed noises are also visually compared. Experimental results with adding four different standard deviation levels of Gaussian distributed noises to real images show that the proposed transform has better PSNR performance of a maximum of 1.18 dB and visible perception than wavelet transform.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.85-88
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2001
Line spectrum pair(LSP) 계수는 양자화 오류에 강하고. 선형 릴간에 효율적이며, 필터의 안정성 판정이 용이하므로 LPC를 대신하여 음성 부호화에 널리 사용되고 있다. 일반적으로 LSP 계수간에는 일정한 상관관계가 나타나고, 이 특성을 이용하면 LSP 계수의 부호량을 줄일 수 있는 가능성이 있나. 본 논문에서는 LSP 계수를 압축하기 위해 principal component analysis(PCA)를 사용한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 LSP 계수를 Karhunen-Loeve(KL) 변환해 에너지가 집중되는 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 찾고 값을 양자화 한다. 성능 평가를 위해 2.4kbps MELP(mixed excitation linear prediction)와 8kbps QCELP(qualcumn code excited linear prediction) 음성 부호화기를 사용해 결과 값을 비교했고, 압축률이 증가하는 것을 확인했다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1B
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pp.125-135
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2010
Recently, the problem of global warming has issued seriously, so Green IT(Information Technology) using RFID/USN is concerned in order to solve environmental problems. In this paper, we implemented that public area like an underground parking lot could reduce unnecessary energy consumption used by lighting control system based on Ubiquitous Sensor Networks. The lighting control system for underground parking lot is comprised of intersection nodes for watching cars enter and leave, and light node for controlling light. It applies the routing protocol based on hierarchical cluster, hierarchical addressing method, and probability filtering method for the specific place like an underground parking lot. The result after experiments shows that the lighting control system could decrease electrical energy consumption to around 61.7%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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