This paper presents a fast block-matching algorithm based on the normalized cross-correlation, where the elimination order is determined based on the gradient magnitudes of subblocks in the current macroblock. Multilevel Cauchy-Schwartz inequality is derived to skip unnecessary block-matching calculations in the proposed algorithm. Also, additional complexity reduction is achieved re-using the normalized cross correlation values for the spatially neighboring macroblock because the search areas of adjacent macroblocks are overlapped. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the speed-up ratio up to about 3 times in comparison with the existing algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1705-1720
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2013
Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.
본 논문에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 진행 중인 NetLMM(Network based Localized Mobility Management) WG의 프로토콜을 이용하여 네트워크 기반의 고속 핸드오버 프로토콜을 제안하였다. NetLMM 프로토콜에서 핸드오버 지연을 개선하기 위해 IEEE 802.21 MIHS(Media Independent Handover Services)를 적용하였으며 Fluid Flow Mobility Model을 이용하여 제안하는 Fast NetLMM의 성능을 분석하였다. 분석 결과 Fast NetLMM 프로토콜은 다른 이동성 관리 프로토콜보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.
The standard approach consists of using correlation of orthogonal functions in digital filtering, such as well-known FFT(Fast Fourier Transform) and FWT(Fast Walsh Transform). But it needs much calculations, multiplications and additions. The calculation amount is m $log_2m$ in the general case. Therefore, this requires high speed processors to calculate in real time, which can calculate floating point. This study developed improved fast Walsh transform based on dyadic-ordered fast Walsh transform, then regenerated signal flow graph of improved fast Walsh transform, and used it for digital filtering, and then measured fundamental frequency and harmonics for current and voltage signals of power system.
A single action press robot, which consists of a driving unit, rotator, up-down feed base and feed bar, is developed and applied for the press automation. The driving unit is made up with a face cam and blade cam, which have a phase angle. The feeding system consists of a double speed-up apparatus and linear motion guides, and has a fast motion characteristics. A horizontal feeding speed of the feed bar is increased twice by the double speed-up apparatus. The driving mechanism could be simplified due to the speed-up of the feeding unit.
This paper be described the constant speed control of induction motor for high performance. Vector control system which is used the stator current, voltage of IM is modeled without the speed, flux sensor. The proposed control system be simulated using Matlab with Simulink. Results include the fast response of the constant speed and torque in proposed system. For high performance, this paper presents the robust characteristics of field oriented control system for IM.
본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고 복잡한 계산량을 줄이는 새로운 필터 구조를 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용한다. 실제로 합성 음성을 사용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘과의 성능을 비교한다. 그 결과 변환 영역 알고리즘은 기존의 시간영역의 알고리즘보다 수렴속도의 향상을 보였고, 웨이블렛 알고리즘, short-length fast running FIR 알고리즘, fast-short-length fast FIR 알고리즘 그리고 제안한 알고리즘에 대한 비교 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 RACH(Random Access Channel) 구조에 적자한 WCDMA 역방향 링크 수신기용 고속 프리앰블 탐색기를 제안한다. WCDMA 시스템에서는 IS-95 시스템과 상이한 AISMA(Acquisition Indication Sense Multiple Access)방식을 적용하고 있으므로 UE에서 송신하는 RACH 프리앰블과 수신하는 AI(Acquisition indicators)의 시간 제한이 존재하며, 또한 RACH에 할당된 시그너쳐의 수가 제한적이므로 원활한 동작을 위하여 RACH 프리앰블에 대한 빠른 포착 확인이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 프리앰블 탐색자는 2 안테나 기반의 구조로 빠른 포착(acquisition)을 위하여 radix-2 16 point FFT구조를 갖는 FHT(Fast Hadamard Transform)를 적용하였다. 본 논문의 FHT는 각 시그너쳐를 상관하는 일반적인 방식보다 최대 32배의 빠른 포착이 가능하다. 이러한 빠른 포착 능력을 기반으로 전체 프리앰블 4096칩에 대한 상관을 수행함으로써 포착 성능을 극대화하였다. 본 논문에서 제안한 프리앰블 탐색기는 WCDMA 기지국 모뎀 구현에 적용되었으며, 성능 분석은 Neyman-pearson 방식을 이용하였다.
지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.
스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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