The human being uses speech signals to exchange information. When background noise is present, speech recognizers experience performance degradations. Speech recognition through speech enhancement in the noisy environment was studied. Histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction was introduced using MFCC method. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.
딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
The international nuclear industry has undergone a lot of changes since the Fukushima, Chernobyl and TMI nuclear power plant accidents. However, there are still large and small component deficiencies at nuclear power plants in the world. There are many causes of electrical equipment defects. There are also factors that cause component failures due to human errors. This paper analyzed the root causes of failure and types of human error in 300 cases of electrical component failures. We analyzed the operating experience of electrical components by methods of root causes in K-HPES (Korean-version of Human Performance Enhancement System) and by methods of human error types in HuRAM+ (Human error-Related event root cause Analysis Method Plus). As a result of analysis, the most electrical component failures appeared as circuit breakers and emergency generators. The major causes of failure showed deterioration and contact failure of electrical components by human error of operations management. The causes of direct failure were due to aged components. Types of human error affecting the causes of electrical equipment failure are as follows. The human error type group I showed that errors of commission (EOC) were 97%, the human error type group II showed that slip/lapse errors were 74%, and the human error type group III showed that latent errors were 95%. This paper is meaningful in that we have approached the causes of electrical equipment failures from a comprehensive human error perspective and found a countermeasure against the root cause. This study will help human performance enhancement in nuclear power plants. However, this paper has done a lot of research on improving human performance in the maintenance field rather than in the design and construction stages. In the future, continuous research on types of human error and prevention measures in the design and construction sector will be required.
The purpose of this research is to examine the relationship between body satisfaction and appearance enhancement behavior of college students. A questionnaire survey was conducted on 234 college students in Cheong-ju area, Korea. Frequency, descriptive analysis, $x^2$ and t-tests were used for data analysis. Male students were generally satisfied with their height but not with their weight, while female students were not satisfied with their height and weight. There were significant gender differences in satisfaction with their skin color: male students were mostly satisfied with their skin color other than female students. The body satisfaction degree of college students depended on gender: the male students showed more satisfaction with their physical condition than the female students. Of the college student's improving-appearance behaviors such as face-lifting by plastic surgery, make-up by cosmetics and skin care, their preferable choice depended on their gender. When purchasing clothes, they considered if the clothes could cover their defects of their body line and improve their physical appearance. The levels of body satisfaction were significantly different according to their appearance enhancement behaviors.
In this paper, in order to reduce the blocking effect of block coded images, we propose the method considering the lowpass and bandpass components of Granrath's human visual model. This method consists of two-stage enhancement procedure. The first step is lowpass filtering which smooths out the blocking effect, and the second step is a high frequency enhancement procedure to increase the contrast decreased by the lowpass filtering in the first step. In the first step, the one-dimensional Gaussian filter which aligthns parallel to the edge direction is considered to preserve the edge in the block and the two-dimensional Gaussian filter is used to smooth out the blocking effect near the block boundaries. In the second step, the lowpass and bandpass components of the Granrath's model are considered to increase contrast in a restored image. The performance comparison of the proposed method and the existing mehtods is made by a computer simulation with several block coded images. We can see that the enhancement in the subjective quality of images of the proposed method is more significant than the enhancement in the subjective quality of images of the proposed method is more significant than the existing methods, though the proposed method does not show better performance on the PSNR gain, the poor measure of picture quality for block coded images.
The goal of enhancement is to improve the perceptual aspect and visual appearance of images for human viewers. The objectives of image enhancement vary according to its specific application and an image enhancement algorithms used for a specific objective may not be accepted in some other applications. In this paper we review some of conventional enhancement techniques, such as global histogram equalization(GHE), local histogram equalization(LHE), clipped histogram equalization(CHE). We also describe some modified version of these algorithms. The proposed method is to detect detail information. We distinquish edge from nonedge and apply histigram equalization respectively. Simulation results demonstrate the performance of the proposed method for medical image.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.52-58
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2014
Exact histogram specification (EHS) transforms the histogram of an input image into the specified histogram. In the conventional EHS techniques, the pixels are first sorted according to their graylevels, and the pixels that have the same graylevel are further differentiated according to the local average of the pixel values and the edge strength. The strictly ordered pixels are then mapped to the desired histogram. However, since the conventional sorting method is inherently dependent on the initial graylevel-based sorting, the contrast enhancement capability of the conventional EHS algorithms is restricted. We propose a modified EHS algorithm considering the just noticeable difference. In the proposed algorithm, the edge pixels are pre-processed such that the output edge pixels obtained by the modified EHS can result in the local contrast enhancement. Moreover, we introduce a new sorting method for the pixels that have the same graylevel. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image enhancement performance compared to the conventional EHS algorithms.
This paper presents an image quality enhancement algorithm for dark image acquired under poor lighting condition. Various retinex algorithms which are human perception-based image processing methods were proposed to solve this problem. Although MSR(Multi-Scale Retinex) among these algorithm works well under most lighting condition, it shows color degradation because their separate nonlinear processing of RGB color channels. To compensate for the loss of the color, MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) was proposed. However, it requires high computational load and has additional parameters that need to be adjusted according to input image. In order to overcome this problem, a new retinex algorithm based on MSR is proposed in this paper. The proposed method consists of V channel MSR, saturation correction, and separate contrast enhancement process. Experimental results show that the subjective and objective image quality of the proposed method better than those of the conventional methods.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.140-146
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2019
Andrew Niccols's movie Gattaca (1997) inspired the formulation of the "Gattaca Argument" concerning the negative outcome of biotechnology, which has since been critiqued especially in the context of transhumanism and posthumanism. According this argument the development of genetic enhancement will produce a genetic discrimination and lead us to serious form of inequality. However, in particular transhumanists deny that here are reasons to worry and advocating instead the transformation of human condition in terms of genetic enhancement. Moreover, they question that genetic enhancement will necessarily lead to social inequality. In what follows, we will reexamine the Gattaca Argument and its critiques based on the movie in order to reassess the role the movie plays in the subsequent scholarly discussion. We will argue that existing critiques fall short of capturing the problem posed in the movie - the problem of the inhumane. Based on a hermeneutic approach to the movie we will both reconstruct the arguments and evaluate the transhuman counterarguments in terms of modern history of philosophical ideas.
In the speech system, for example hearing aid as well as speech communication, speech quality is degraded by environmental noise. In this study, to enhance the speech quality which is degraded by environmental speech, we proposed an algorithm to reduce the noise and reinforce the speech. The minima controlled recursive averaging (MCRA) algorithm is used to estimate the noise spectrum and spectral weighting factor is used to reduce the noise. And partial masking effect which is one of the human hearing properties is introduced to reinforce the speech. Then we compared the waveform, spectrogram, Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and segmental Signal to Noise Ratio (segSNR) between original speech, noisy speech, noise reduced speech and enhanced speech by proposed method. As a result, enhanced speech by proposed method is reinforced in high frequency which is degraded by noise, and PESQ, segSNR is enhanced. It means that the speech quality is enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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