본 논문은 Haar 웨이브릿 변환과 2D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출하였다. 제안 방법은 얼굴 데이터를 낮은 차원과 강건한 특징을 가지는 얼굴 영상을 얻기 위해 웨이브릿 변환을 이용하여 LL 대역의 영상 데이터로 2D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험결과는 원래 크기의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 인식률보다 웨이브릿 변환의 LL 대역의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.
본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.
본 연구에서는 울산광역시 태화강 유역의 연안 지역을 대상으로 이산형 웨이블릿 변환을 이용하여 연안 지역의 파고의 영향성을 검토하였다. 이를 위해 Daubechies 7의 기저함수 및 Curve Fitting 함수를 이용하여 조위 자료를 분리한 결과 세분화 성분 내 반일주조성분(d3), 일주조성분(d4)의 단주기 성분 및 최종 분해된 근사 성분(a6)에서는 1년 주기의 장주기 성분을 확인하였다. 6단계로 분해된 조위 자료는 자기상관분석 및 푸리에 변환을 통해 주기성을 가지는 조석 성분과 비주기성을 가지는 파고성분으로 구분하였다. 최종적으로 조위 자료 내 조석 성분은 66% 및 파고 성분은 34%로 구성되어 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
A wavelet-based image compression system allowing both lossless and lossy image compression is proposed in this paper. The proposed algorithm consists of the two stages. The first stage uses the wavelet packet transform and the quad-tree coding scheme for the lossy compression. In the second stage, the residue image taken between the original image and the lossy reconstruction image is coded for the lossless image compression by using the integer wavelet transform and the context based predictive technique with feedback error. The proposed wavelet-based algorithm, allowing an optional lossless reconstruction of a given image, transmits progressively image materials and chooses an appropriate wavelet filter in each stage. The lossy compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 1 dB PSNR performance of the high frequency image, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. In addition, the lossless compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 0.39 compression rates of the high frequency image, compared to that of the existing algorithm.
본 논문에서는 방향 보간기를 이용한 3D 키프레임 애니메이션 워터마킹을 제안하였다. 3D키프레임 애니메이션은 여러 개의 변환 노드들로 구성되어 있으며, 각 변환 노드에는 초기 모델의 기하학 노드와 운동정보를 나타내는 여러 개의 보간기 노드들로 이루어져 있다. 제안한 방법에서는 방향 보간기 노드를 가지는 임의의 변환 노드를 선택한 후, 일정한 단위의 키 타임이 되도록 쿼터니언 성분들을 재배열한다. 그리고 각 키 타임 동안의 회전 방향이 큰 쿼터니언 성분에 워터마크를 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법에 의하여 삽입된 워터마크가 각종 기하학적 공격 및 타임라인 공격에 대하여 우수한 견고성을 가지며, 방향보간기 노드 내에 키값에 대한 PSNR이 약 42dB 이상임을 확인하였다.
벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG2000 부호화 시스템의 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 예측 부호화 기반의 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression, EC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 EC 기법은 EC가 적용되지 않은 DWT 프로세서와 비교하여 DWT 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리 접근 및 크기를 50 %로 줄일 수 있다. 무손실의 영상 압축 시스템에 널리 쓰이면서 단순하지만 좋은 성능을 갖는 LOCO-I(LOw COmplexity LOssless COmpression for Image)와 MAP(Median Adaptive Predictor) 예측기를 제안한 EC 알고리즘에 적용하였다. 제안한 예측 기반의 EC 알고리즘은 예측 오차 값들을 인코딩하기 위하여 포워드 적응형 양자화와 고정 길이 코드를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 예측기가 LOCO-I와 MAP인 경우, 본 논문에서 제안한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하는 각각 0.48 dB와 0.26 dB임을 알 수 있다. 선행 논문 [9]에서 제안한 하다마드 변환(MHT) 기반의 EC 알고리즘과 비교하여 평균적인 PSNR이 약 1.39 dB 향상된다.
If f is M-harmonic and integrable with respect to a weighted radial measure $\upsilon_{\alpha}$ over the unit ball $B_n$ of $\mathbb{C}^n$, then $\int_{B_n}(f\circ\psi)d\upsilon_{\alpha}=f(\psi(0))$ for every $\psi{\in}Aut(B_n)$. Equivalently f is fixed by the weighted Berezin transform; $T_{\alpha}f = f$. In this paper, we show that if a function f defined on $B_n$ satisfies $R(f\circ\phi){\in}L^{\infty}(B_n)$ for every $\phi{\in}Aut(B_n)$ and Sf = rf for some |r|=1, where S is any convex combination of the iterations of $T_{\alpha}$'s, then f is M-harmonic.
We propose a 3rd order blind equalizer that incorporates a new transform method using either square root operation ($\sqrt{x]$) or reciprocal operation (1/x) in order to transform symmetric distribution of PAM signals at the transmitter, to asymmetric one. At the receiver, either the square operation or the reciprocal operation is needed to recover the asymmetrically transformed signals to the original ones after eualization. The reslts of the computer simulation, using the new method are better than the existing transform method using natural logarithm operation by the maximum of 8 dB in MSE. In addition, as the skewness of the asymmetrically transformed distribution has small values, the performances are improved.
Recently, advance signal analysis which is called "Time-Frequency Analysis" has been developed. Wavelet and Wigner Distribution are used to the method. Wavelet transform(WT) is applied to time-frequency analysis of waveforms obtained by an ultrasonic pulse-echo technique. The Gabor function is adopted as the analyzing wavelet. Wavelet analysis method is an attractive technique for evolution of material characterization evoluation. In this paper, the feasibility of suppression of ultrasonic background noise signal using WT has been presented. These results suggest that ultrasonic background noise ginal can be suppressed and enhanced even for SNR of 20.8 dB. This property of the WT is extremely useful for the detecting flaw echos embedded in background noise.und noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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