We propose new rotation moment invariants based on multiresolution filter bank techniques. The multiresolution pyramid motivates our simple but efficient feature selection procedure based on the fuzzy C-mean clustering, combined with the Mahalanobis distance. The procedure verifies an impact of random noise as well as an interesting and less known impact of noise due to spatial transformations. The recognition accuracy of the proposed techniques has been tested with the preceding moment invariants as well as with some wavelet based schemes. The numerical experiments, with more than 30,000 images, demonstrate a tangible accuracy increase of about 3% for low noise, 8% for the average noise and 15% for high level noise.
본 논문에서는 wavelet 패킷의 직교성을 이용한 새로운 다중 통신 시스템을 구성하고 그 특성을 분석하였다. 유한에너지 신호공간 L$^2$(R)로부터 부분공간으로 신호를 분해할 수 있는 MRA(Multiresolution Analysis)의 기본개념과 이를 이용한 wavelet와 QMF(Quadrature Mirror Filter)와의 관계를 검토하였다. MRA의 개념을 보다 일반화한 신호의 wavelet 패킷 변환과 역변환을 실현하기 위한 알고리즘을 고찰하고 MRF(Multirate Filter Bank)를 이용하여 다중화 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 구성이 간단하며 최대 이용자의 수와 정보 데이터의 전송율에 대한 유연성을 기대할 수 있음을 보였다.
Wavelet Transform is amenable to efficient algorithms. So wavelet transform was adopted many signal processing and communication applications. For example, the wavelet transform was adopted as the transform for JPEG2000. However, Wavelet has weakness about smoothness along the contours and limited directional information. Hence, recently, some new transforms have been introduced to take advantage of this property. So we use to other transform, called contourlet transform in compression. In this paper, we propose a new method for image compression based on the contourlet transform, which has been recently introduced. Contourlet transform has a good result about images with smooth contours. Moreover, Contourlet is feasible multiresolution and multidirection expansion using non-separable filter bank. This treatise shows a good image representation after compressing using contourlet transform.
In this paper, the new method to extract the features of iris signals is proposed; Multiresolution ICA (M-ICA) provides good properties to represent signals with time-frequency. The conventional methods were to use the technique of filter bank analysis, while ICA is unsupervised learning algorithm using high-order statistics. M-ICA could make use of strengths of learn- ing method and multiresolution. Also, we performed comparative studies of different feature extraction techniques applied to personal identification using iris pat- tern. To measure goodness of methods, we use Fisher’s discriminant ratio to quantify the class-separability of features generated by various techniques.
본 논문에서는 폴리포닉 오디오 신호에 대한 정현파 모델링 방법을 제안한다. 정현화 모델링을 폴리포닉 오디오 신호에 적용하는데 있어서 가장 큰 문제점은 스펙트럼 분석을 위한 분석 윈도우의 크기를 결정할 수 없다는 것이다. 또한 고음질의 합성음을 위해서는 악기음의 특성을 결정짓는 어택이 잘 보존되어야 한다. 본 논문에서는 입력 신호를 6개의 옥타브 벤드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과시키고, 각 서브벤드 신호에 대해 서로 다른 크기의 분석 윈도우를 적용시킴으로써 폴리포닉 오디오 신호에 대한 분석 윈도우 크기 결정 문제를 해결한다. 정현파 모델링에서 발생하는 어택과 같은 천이 구간에서의 퍼짐 현상을 개선하기 위해 각 서브밴드 신호에 동적 세그맨테이션 방법을 적용하여 천이 구간 근처에서는 분석과 합성 프레임 크기를 작게 하는 방법을 사용한다. 이 방법을 통해 서브밴드 신호의 구간별 시간-주파수 특성에 따라 적절한 크기의 윈도우를 선택할 수 있다. 동적 세그멘테이션 방법으로는 기존의 방법보다 계산량과 성능 면에서 더 나은 특성을 보이는 방법을 제안한다. 여러가지 폴리포닉 오디오 신호에 대한 시뮬레이션 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 음질의 손상 없이 원래 신호를 잘 복원할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose the lossless image compression algorithm using the integer wavelet transform. Recently, the S+P transform is widely used and computed with only integer addition and bit-shift operations, but not proper to remove the correlation of smooth images. then we compare the Harr wavelet of the S+P transform with various integer coefficient filter banks and apply 9/7 ICFB to the wavelet transform. In addition, we propose a entropy-coding method that exploits the multiresolution structure and the feedback of the prediction error, and can efficiently compress the transformed image for progressive transmission. Simulation results are compared to the compression ratio using the S+P transform with different types of images.
본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 예측 오차의 피드백을 고려한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 정지영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다
본 논문에서는 폴리포닉 음과 같은 복잡한 스펙트럼을 갖는 오디오 신호를 정현파 성분으로 모델링하고, 이를 바탕으로 고음질의 시간축 변화된 음을 얻는 방법을 제안한다. 입력 신호는 옥타브 밴드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과하고 여기에서 나온 각 서브밴드 신호로부터 정현파 성분이 축출된다. 서브밴드 신호의 정현파 분석시 정현파 성분을 추출하는 구간의 크기를 국지적인 신호의 특성에 따라 다르게 해 주는 동적 세그멘테이션 방법을 적용한다. 이렇게 함으로써 기존 정현파 모델링에서 신호의 천이 구간에서 발생하는 퍼짐 현상을 개선하고, 시간축 변화 시에도 원래 음에 가까운 음질을 얻을 수 있다. 정현파 분석을 위한 스펙트럼 분석 도구로는 심리 음향 모델을 적용한 matching pursuit을 사용함으로써 정현파 성분의 갯수를 줄이고, matching pursuit의 반복 과정에 대한 합리적인 정지 조건을 제공할 수 있다. 정현파 성분으로 표현하기 어려운 신호의 잡음 성분은 원래 신호에서 정현파 성분으로 합성된 신호를 뺀 것으로 얻을 수 있으며, 스펙트럼 포락선 근사화 방법으로써 모델링된다. 본 논문의 알고리즘을 적용해 다양한 폴리포닉 음에 대해 실험한 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 원래 신호의 음질을 잘 복원할 수 있고, 시간축 변화율이 큰 경우에도 신호의 천이 구간을 잘 표현할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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