Due to the recent increase of the importance and demand of security services, the importance of a surveillance monitor system that makes an automatic security system possible is increasing. As the market for surveillance monitor systems is growing, price competitiveness is becoming important. As a result of this trend, surveillance monitor systems based on an embedded system are widely used. In this paper, an object detection algorithm based on an embedded system for a surveillance monitor system is introduced. To apply the object detection algorithm to the embedded system, the most important issue is the efficient use of resources, such as memory and processors. Therefore, designing an appropriate algorithm considering the limit of resources is required. The proposed algorithm uses two background models; therefore, the embedded system is designed to have two independent processors. One processor checks the sub-background models for if there are any changes with high update frequency, and another processor makes the main background model, which is used for object detection. In this way, a background model will be made with images that have no objects to detect and improve the object detection performance. The object detection algorithm utilizes one-dimensional histogram distribution, which makes the detection faster. The proposed object detection algorithm works fast and accurately even in a low-priced embedded system.
EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 본 연구에서는 내장형 영상코딩을 위한 재귀적 SPIHT(RSPIHT) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 가한다. 제안한 RSPIHT 알고리즘은 매우 단순하고 정형화된 형태를 지니면서 최악의 경우 시간복잡도 O(n)을 가진다. 실험영상들에 대해 T-layer 4 이상에서 SPIHT보다 평균 약 16.4%의 개선된 속도를 얻을 수 있었다. 압축률의 관점에서도 RSPIHT 알고리즘은 실험영상의 T-layer 7 이하에서는 SPIHT와 유사한 결과를 가지나 그보다 큰 T-layer에서는 개선된 결과를 보였다.
유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)은 다양한 영역에서 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있다. GA는 긴 연산 시간을 필요하다는 결점 때문에 최근 GA를 하드웨어로 구현하려는 연구가 주목 받아왔다. 본 논문은 GA의 하드웨어 구현을 위한 전용 원칩 컴퓨터를 제안한다. 제안된 전용 원칩 컴퓨터는16 비트 CPU core와 하드웨어 GA로 구성되어 있다. 기존의 하드웨어 GA는 GA의 처리하는데 있어서 메인 컴퓨터에 의존적이었으나 제안된 전용 원칩 컴퓨터는 메인 컴퓨터에 독립적이다. 또한 기존의 하드웨어 GA는 염색체의 길이가 고정되어 있는 데 비해 제안된 전용 원칩 컴퓨터의 염색체의 길이는 가변이며 16 비트 단위로 Pipeline 처리를 한다. 실험 결과는 제안된 원칩 컴퓨터가 랜덤 비트 동기 회로를 위한 진화 하드웨어 설계에 적용할 수 있다는 것을 보여준다.
The scope of the matrix application is so broad that it can not be limited. A typical matrix application area in computer science is image processing. Particularly, radar scanning equipment implemented on a small embedded system requires real-time matrix transposition for image processing, and since its memory size is small, a general matrix transposition algorithm can not be applied. In this case, matrix transposition must be done in disk space, such as flash disk, using a limited memory buffer. In this paper, we analyze and improve a recently published flash disk-based matrix transposition algorithm named as asymmetric sub-matrix transposition algorithm. The performance analysis shows that the asymmetric sub-matrix transposition algorithm has lower performance than the conventional sub-matrix transposition algorithm, but the improved asymmetric sub-matrix transposition algorithm is superior to the sub-matrix transposition algorithm in 13 of the 16 experimental data.
JPEG2000 시스템에서 요구하는 메모리의 크기와 대역폭을 감소시키기 위하여 본 논문은 약간의 화질 손실이 있는 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression) 알고리즘을 제안한다. 또한, 메모리 내의 압축된 데이터에 임의 접근성(Random Accessibility)과 짧은 지연 시간(Latency)을 보장하기 위해서 매우 단순하면서도 효율적인 하다마드(Hadamard) 변환 기반의 부호화 방식을 제안한다. JPEG2000 표준안의 알고리즘에 변경을 주지 않고, 제안한 EC 알고리즘을 통해 LL 임시 메모리의 크기와 코드블록 메모리의 크기를 약 2 배로 줄이며, 약 52~73%의 메모리 대역폭을 감소시킬 수 있다.
In this paper, we explore face recognition technology for embedded system. We develop an algorithm suitable for systems under ubiquitous environment. The basic requirements includes appropriate data format and ratio of feature data to achieve efficiency of algorithm. Our experiment presents a face recognition technique for handheld devices. The essential parts for face recognition based on embedded system includes; integer representation from floating point calculation and optimization for memory management.
An embedded system has been applied to many fields including households and industrial sites. The embedded system is implemented fur image tracking in security area. This system supports a fixed IP far the reliable server operation on TCP/IP networks. A real time video image on the is analyzed to detect a certain invader who jumped into the observed area. The digital camera is connected at the USB host port of the target board. The video images from the video camera is continuously analyzed and displayed at the Linux web-server. The moving vector of the invaders on the continuous image frames is calculated and then it sends the calculated pan/tilt movement. That used Block matching algorithm and edge detection algorithm for past speed. And the displacement vector is used at pan/tilt motor control through RS232 serial cable. The experiment result showed tracking performance by the moving part speed of 10 to 150 pixels/sec.
본 논문은 LZSS 압축 알고리즘을 변형하여 임베디드 리눅스 운영체제 파일 시스템으로 사용할 수 있도록 설계한다. 본 논문에서는 PDA 임베디드 리눅스 파일 시스템에 변형된 LZSS 압축 알고리즘을 적용하여 저장 공간의 효율적인 관리를 할수 있도록 하였다. 임베디드 리눅스 기반의 PDA 시스템에 대한 압축 파일 시스템 설계는 메모리 사용을 극대화시킬 수 있다. 이와같이 임베디드 시스템에 압축 파일 시스템을 제공함으로써 임베디드 시스템의 한계였던 소량의 저장 공간 문제를 해결하도록 해준다. 본 논문에서 제안하는 압축 파일 시스템을 사용할 경우 저장 공간을 늘리지 않고 저장 공간을 늘리는 효과를 낼 수 있도록 해준다.
In this work, an efficient test algorithm and BIST architeture a for embedded memories are presented. The proposed test algorithm can fully detect stuck-at fault, transition fault, coupling fault. Moreover, the proposed test algorithm can detect nighborhood pattern sensitive fault which could not be detected in previous march test algoarithms. The proposed test algorithm perposed test algorithm performs testing for neghborhood pattern sensitive fault using backgroung data which has been used word-oriented memory testing.
This paper presents a method using Maximum-Likelihood Linear Regression (MLLR) adaptation to improve recognition performance of Limabeam algorithm for speech recognition using microphone array. From our investigation on Limabeam algorithm, we can see that the performance of filtering optimization depends strongly on the supporting optimal state sequence and this sequence is created by using Viterbi algorithm trained with HMM model. So we propose an approach using MLLR adaptation for the recognition of speech uttered in a new environment to obtain better optimal state sequence that support for the filtering parameters' optimal step. Experimental results show that the system embedded with MLLR adaptation presents the word correct recognition rate 2% higher than that of original calibrate Limabeam and also present 7% higher than that of Delay and Sum algorithm. The best recognition accuracy of 89.4% is obtained when we use 4 microphones with 5 utterances for adaptation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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