This article is concerned with automatic segmentation of two adjacent vowels for speech signals. All kinds of transition case of adjacent vowels can be characterized by spectrogram. Firstly the voiced-speech is extracted by the histogram analysis of vowel indicator which consists of wavelet low pass components. Secondly given phonetic transcription and transition pattern spectrogram, the voiced-speech portion which has consecutive vowels automatically segmented by the template matching. The cross-correlation function is adapted as a template matching method and the modified correlation coefficient is calculated for all frames. The largest value on the modified correlation coefficient series indicates the boundary of two consecutive vowel sounds. The experiment is performed for 154 vowel transition sets. The 154 spectrogram templates are gathered from 154 words(PRW Speech DB) and the 161 test words(PBW Speech DB) which are uttered by 5 speakers were tested. The experimental result shows the validity of the method.
본 논문은 히스토그램 시퀀스(histogram sequence)에 저차원 변환을 적용할 때, 어떤 공간 채움 곡선(space filling curve: SFC)의 성능이 가장 좋은지를 판단하는 체계적인 평가방법을 제안한다. 히스토그램 시퀀스는 이미지를 주어진 SFC에 따라 시계열 형태로 표현한 것을 말한다. 히스토그램 시퀀스는 매우 고차원이므로 저장 및 검색이 매우 어렵다. 효율적인 저장 및 검색을 위해서 시계열 저차원 변환의 하한을 사용할 수 있는데, 이 하한의 성능은 SFC의 종류에 따라 큰 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 히스토그램 시퀀스를 저차원 변환할 때 어떤 SFC의 성능이 좋은지를 평가하기 위해, "히스토그램 시퀀스에서 엔트리들이 인접하면 이미지에서도 해당 셀들이 인접해야 한다"는 공간지역성(spatial locality)의 개념을 제안한다. 다음으로, 공간 지역성을 정량적으로 평가할 수 있는 공간 지역성 보존 척도(spatial locality preservation metric)를 제안하고, 이를 계산하기 위한 정형적인 방법을 제시한다. 본 논문에서는 공간 지역성 보존 척도 측면에서 총 다섯 가지의 SFC를 평가하고, 이 평가 결과가 실제 이미지 매칭의 저차원 변환 성능 평가와 유사함을 확인한다. 또한, 저차원 변환 기반의 k-NN(k-nearest neighbors) 검색을 실험하여, 공간 지역성 보존 척도가 가장 낮은 힐버트-오더가 k-NN 검색에서도 가장 좋은 성능을 보임을 통해, 제안한 공간 지역성 보존 척도의 유용성을 입증한다.
본 논문에서는 서로 다른 두 개의 영상, 특히 위성영상을 정합하기 위한 방안을 제안 하였다. 일반적인 영상 정합 분야에서는 하나의 영상을 크기와 영상이 포함하고 있는 내용 그리고 밝기가 같지 않은 다른 영상과 비교하게 된다. 만일 비교하고자 하는 영상내에 잡음이 없다면, 즉 두 개의 영상이 동등한 화소값을 갖거나 에지의 변화가 없다면 단순히 화소단위의 비교가 될 것이다. 그러나 많은 응용분야에서 정합을 위해 사용되는 대부분의 영상은 상당히 다른 특성을 갖게 된다. 본 논문에서는 취득 시기가 서로 다른 위성영상을 정합하기 위한 효율적인 방법을 제안하다. 이 방식은 GCP chip을 원 영상과 정합하여 기하보정 된 영상을 얻기 위해 사용될 수 있다. 제안한 방식은 웨이브렛 변환에 기반을 두고 있으며, 기존의 다른 방식과는 달리 영상분석이나 히스토그램 평활화와 같은 전처리를 필요로 하지 않는다.
이 논문에서 손가락 정맥영상에 대한 새로운 인식 방법을 제시한다. 손가락 정맥인식은 대중적으로 사용되고 있는 지문인식의 위조가능성을 배제할 수 있고, 홍채인식의 불편한 영상획득 방식을 피할 수 있는 좋은 개인 인중 방편으로 주목 받고 있다. 손가락 정맥영상을 지역적 히스토그램 균등화에 의하여 전처리하고, 이것을 세선화 처리하여 선 형태의 정맥을 얻는다. 이렇게 얻어진 선 형태의 정맥선 영상에 HS정합 알고리즘(HeeSung's Matching Algorithm) 이라고 명명된 새로운 정합 알고리즘을 적용하여 정맥의 정합 여부를 가린다. 이 새로운 정합 알고리즘은 세선화나 에지 검출 처리한 여러 가지 선 모양의 영상인식에 좋은 효과를 보이고 있다. 개인당 5편씩 총 130명분 650편의 손가락 영상에 대한 인식실험 결과 99.20%의 인식률을 보였다. 한 쌍의 영상 정합처리에 단 60ms 의 처리 속도를 보였다.
기존의 영역기반의 영상정합이나 에피폴라 기하 혹은 고도값 제한 등을 통해 정합의 탐색영역을 줄임으로 영상정합의 효율성을 높이는 방법들은 비슷한 형태의 고층 건물이 밀집되어 있는 대규모 도심지와 같은 경우 오정합의 가능성이 크며 정합에 소요되는 시간도 여전히 오래 걸리는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 건물 인식을 통한 영상정합법에 대하여 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서는 새로운 영상정합기법의 기초연구로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상 정보를 활용하여 동일 건물 인식에 관하여 실험을 수행하였다. 경계정보와 색상정보를 활용하기 위하여 각각 보완된 Hausdorff 거리개념과 보완된 컬러 인덱싱 기법을 적용하였다. 각각의 정보를 단독으로 활용한 경우 동일건물의 인식률이 경계정보의 경우 46.5%, 색상정보의 경우 7.1%로 매우 낮았으나, 두 가지 정보를 조합하여 인식을 실시한 결과 78.5%로 인식률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
제안된 방법은 3차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.
본 연구에서는 Z - R 관계식의 매개변수 결정을 위한 확률대응법(Probability Matching Method, PMM)의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 먼저, 확률대응에 적합한 반사도와 강우강도의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격을 결정하기 위한 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 확률대응법으로 매개변수를 결정할 경우 1,000개의 자료쌍이 구축되어야 한다는 것을 확인하였다. 이는 약 2시간 정도 수집된 자료 수에 해당한다. 또한, 히스토그램의 구간 수는 100 구간 정도가 되어야 한다는 것을 확인하였다. 아울러 확률대응에는 반사도와 강우강도의 누가확률 차이보다 1차 모멘트 차이를 이용하는 것이 양호한 결과를 얻을 수 있고, 30~100% 구간을 대응하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 비슬산 레이더로 관측한 실제 호우사상에 대해 확률대응법으로 매개변수를 결정하였다. 추정된 매개변수를 이용하여 결정한 레이더 강우는 전체적으로 지상강우보다 크게 산정되었다. 하지만, 이러한 결과는 레이더 강우와 지상 강우를 쉽게 대응하기 어려운 기존의 연구 결과를 고려하면 감안할 수 있는 부분으로 본 연구에서 평가한 확률대응법이 비교적 기존의 Z - R 관계식 보다 호우사상에 적합한 레이더 강우를 산정할 수 있다고 판단하였다.
본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 히스토그램(histogram)을 이용한 다시점 비디오의 휘도(luminance)와 색차(chrominance)성분 보상 기법을 제안한다. 다시점 비디오는 카메라의 기하학적인 위치 차이와 여러 대의 카메라가 동일한 특성을 가지도록 완벽히 조정되지 못함으로 인해 동일한 시간대에 촬영된 인접한 시점 영상 간에 휘도와 색상의 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 시점간 움직임 예측 시에 오정합의 원인이 되어 부호화 효율을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 시점간의 히스토그램을 비교하여 정합하는 휘도 및 색차 보상 기법을 수행한다. 일정한 시간 대역(time interval)에서 다시점 비디오의 평균 누적 히스토그램을 이용하여 참조 영상을 생성하고 각 시점별로 정합 함수를 통해 다시점 영상 간의 휘도와 색상의 불일치성을 보상한다. 제안하는 조명 보상 기법을 통하여 다시점 비디오 부호화 효율을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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