최근 휴대폰과 같은 무선 인터넷 환경과 자원의 제약을 크게 받는 무선 센서 네트워크(wireless sensor network) 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 신뢰성과 안전성이 보장된 센서 네트워크 구축을 위해 전반적으로 보안에 관한 연구가 반드시 필요하다. 센서 네트워크 보안을 위한 한 가지 방안으로 암호학적으로 안전한 알고리즘 개발이 필요하며, 따라서 본 논문에서는 휴대폰과 같은 무선 인터넷 환경, 무선 센서 네트워크, DRM(Digital Right Management) 등과 같은 실시간처리가 필요한 분야에 사용할 목적으로 소프트웨어 및 하드웨어 구현이 쉬운 128비트 스트림 암호 AA128을 제안한다. AA128은 278비트 Arithmetic Shift Register(ASR)과 비선형 변환의 두 부분으로 구성된 스트림 암호이며, 비선형 변환은 혼잡함수(Confusion Function), 비선형변환(SF0 ~ SF3)과 표백(Whitening)을 사용하여 구성된다. 제안한 AA128은 AES와 Salsa20보다 수행 속도가 빠르고, 안전성 또한 현대 암호 알고리즘에서 요구하는 조건을 만족하고 있다. 하드웨어 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘이 실시간 처리가 필요한 어플리케이션의 속도 요구사항을 만족시키는 성능을 가지고 있음을 보였다.
This study presents a new algorithm to detect the facial feature in a color image entered from the mobile device with complex backgrounds and undefined distance between camera's location and the face. Since skin color model with Hough transformation spent approximately 90$\%$ of running time to extract the fitting ellipse for detection of the facial feature, we have changed the approach to the simple geometric vector operation, called a TS(Triangle-Square) transformation. As the experimental results, this gives benefit of reduced run time. We have similar ratio of face detection to other methods with fast speed enough to be used on real-time identification system in mobile environments.
본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 프래탈 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙탈 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능 을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙탈 영상부호화 방식은 원영상을 축소하여 비교 될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원영상의 축소변환의 고정 점을얻기 위해 축소된 영상의 전체영역을 탐색하므로써 많은 부호화 시간이 소요 되었다. 그러나, 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축 시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교시, 제안한 알고리즘은 최보 180배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축율은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법 들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
This paper deals with the path creation for stable action of a robot and transformation by using the fuzzy algorithm. Also, the obstacle detection and environmental analysis are performed by a stereo vision device. The robot decides the range and the height using the fuzzy algorithm. Therefore the robot can be adapted in topography through a transformation by itself. In this paper, the robot is designed to have two advantages. One is the fast movability in flat topography with the use of wheels. The other is the moving capability in uneven ground by walking. It has six leg forms for a stable walk. The wheels are fixed on the legs of the robot, so that various driving is possible. The height and the width of robot can be changed variously using four joints of each leg. The wheeled joint has extra DOF for a rotation of vertical axis. So the robot is able to rotate through 360 degrees. The robot has various sensors for checking the own state. The stable action of a robot is achieved by using sensors. We verified the result of research through an experiment.
This paper describes a real time algorithm for blood flow estimation of LDF(laser Doppler flowmeter). Many algorithms for blood flow estimation are using power spectral density of Doppler signal by blood flow. In these research, the fast Fourier transformation is used to estimate power spectral density. This is a block processing procedure rather than real time processing. The algorithm in this paper used parametric spectral estimation. This has real time capability by estimation of AR(autoregressive) parameters sample by sample, and has smoothing power spectrum. Also, the frequency resolution is not limited by number of samples used to estimate AR parameter. Another advantage of this algorithm is that AR model enhance SNR.
In this paper, the performance of a new alternative form of three-axis attitude estimation algorithm for a rigid body is evaluated via simulation for the situation where the observed vectors are the estimated baselines of a GPS antenna array. This method is derived based on a simple iterative nonlinear least-squares with four elements of quaternion parameter. The representation of quaternion parameters for three-axis attitude of a rigid body is free from singularity problem. The performance of the proposed algorithm is compared with other eight existing methods, such as, Transformation Method (TM), Vector Observation Method (VOM), TRIAD algorithm, two versions of QUaternion ESTimator (QUEST), Singular Value Decomposition (SVD) method, Fast Optimal Attitude Matrix (FOAM), Slower Optimal Matrix Algorithm (SOMA).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5419-5435
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2017
The construction of panoramic images on smartphones and low-powered devices is a challenging task. In this paper, we propose a new approach for smoothly stitching images on mobile phones in the presence of moving objects in the scene. Our main contributions include handling moving object problems, reducing processing time, and generating rectangular panoramic images. First, unique and robust feature points are extracted using fast ORB method and a feature matching technique is applied to match the extracted feature points. After obtaining good matched feature points, we employ the non-deterministic RANSAC algorithm to discard wrong matches, and the hommography transformation matrix parameters are estimated with the algorithm. Afterward, we determine precise overlap regions of neighboring images and calculate their absolute differences. Then, thresholding operation and noise removal filtering are applied to create a mask of possible moving object regions. Sequentially, an optimal seam is estimated using dynamic programming algorithm, and a combination of linear blending with the mask information is applied to avoid seam transition and ghosting artifacts. Finally, image-cropping operation is utilized to obtain a rectangular boundary image from the stitched image. Experiments demonstrate that our method is able to produce panoramic images quickly despite the existence of moving objects.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.424-427
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2011
The paper is devoted to problem of spline approximation. A new method of nodes location for curves and surfaces computer construction by means of B-splines, of Reyabenko's splines and results of simulink-modeling is presented. The advantages of this paper is that we comprise the basic spline with classical polynomials both on accuracy, as well as degree of paralleling calculations are also show's.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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