The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.12
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pp.2330-2335
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2008
In this paper, we proposed a robust watermark scheme for image based on the discrete wavelet transform. In the first, we use the triplet method for embedding and extraction of watermark. Triplet method uses relationship among the discrete wavelet coefficients at the same position in the three detail subband of image. In the second, we use barcode Pattern Image for watermark scheme. By using barcode Pattern Images, a user is able to make many kinds of own watermark. In the third, the proposed method for image watermark provides the invisiblility which the other user can not discriminate watermark from watermarked image. The advantage of the proposed method is visibility when we extracted watermark from the image. The corresponding experimental results show that the proposed method has performance of a robustness from the noise attack.
Recently, a variety of confidence measures for utterance verification has been studied to improve speech recognition performance by rejecting out-of-vocabulary inputs. Most of the conventional confidence measures for utterance verification are based primarily on hypothesis testing or an approximated posterior probability, and their performances depend on the robustness of an alternative hypothesis or the prior probability. We introduce a novel confidence measure called a search confusion rate (SCR), which does not require an alternative hypothesis or the approximation of posterior probability. Our confusion-based approach shows better performance in additive noise-corrupted speech as well as in clean speech.
The robustness of an audio fingerprinting system in an actual noisy environment is a major challenge for audio-based content identification. This paper proposes a high-performance audio fingerprint extraction method for use in portable consumer devices. In the proposed method, a salient audio peak-pair fingerprint, based on a modulated complex lapped transform, improves the accuracy of the audio fingerprinting system in actual noisy environments with low computational complexity. Experimental results confirm that the proposed method is quite robust in different noise conditions and achieves promising preliminary accuracy results.
A technique for damage localization and assessment based on measurements of both eigenvectors curvatures and eigenfrequencies is proposed. The procedure is based on two successive steps: a model independent localization, based on changes of modal curvatures, and the solution of a one-dimensional minimization problem to evaluate damage intensity. The observability properties of damage parameters is discussed and, accordingly, a suitable change of coordinates is introduced. The proposed technique is illustrated with reference to a cantilever Euler beam endowed with a set of piezoelectric transducers. To assess the robustness of the algorithm, a parametric study of the identification errors with respect to the number of transducers and to the number of considered modal quantities is carried out with both clean and noise-corrupted data.
This paper proposes a new method of retrieving images from large image databases. The method is based on VQ(Vector Quantization) of local texture information at interest points automatically detected in an image. The texture features are extracted by Gabor wavelet filter bank, and rearranged for rotation. These features are classified by VQ and then construct a pattern histogram. Retrievals are performed by just comparing pattern histograms between images. Experimental results have shown the robustness of the proposed method to image rotation, small scale change, noise addition and brightness change and also shown the possibility of the retrieval by a partial image.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.399-403
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2006
Software-based GNSS receivers have the great advantage in flexibility compared with conventional receivers. But it has some problems to processing IF level Signal RAW data, need long time to process long term data and TTFF is long because the process is too slow. So this time, we concentrated on the signal acquisition, and examined the speedup technique. Using this technique, the acquisition was speedup dramatically, and signal-to-noise ratio was improved.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.265-270
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2006
Recently, inertial sensors like gyros and accelerometers have been quite miniaturized by Micro Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology. JAXA is developing a MEM-based GPS/INS hybrid navigation system named Micro-GAIA. The navigation performance of Micro-GAIA was evaluated through off-line analysis by using flight test data. The estimation errors of the roll, pitch, and azimuth were $0.03^{\circ}$, $0.05^{\circ}$, $0.05^{\circ}$$(1{\sigma})$, respectively. he horizontal position errors after 60-second GPS outages were reduced to 25 m CEP. The attitude errors and position errors are nearly half of ones reported previously[2]. Furthermore, using the adaptive Kalman filters, the robustness against the uncertainty of the measurement noise was improved. Comparing the innovation-based and residual-based adaptive Kalman filters, it was confirmed that the latter is robuster than the former.
An adaptive control algorithm for a plant with unmodelled dynamics is proposed. The upper bounds of the output due to the unmodelled dynamics and measurement noise is assumed to be known. Linear programming is used in estimating the bounds of plant parameters. Projection type algorithm is used in estimating the plant parameter with these bounds. This algorithm is nearly the same as those proposed by Kreisselmeier or Middleton except that the bounds are computed by linear programming. The stability of the proposed algorithm Can be proved in nearly the same way as that of Middleton. Simulation results show that the proposed algorithm gives better parameter convergence and smaller overshoot in the plant output than the algorithm without computing the bounds of plant parameters by linear programming.
In the last several years, considerable attention has been focused on the problem of designing observers for linear systems with unknown inputs. Since UIO(unknown inputs observer) has the derivative of the outputs, it is very sensitive to measurement noises. Therefore this note propose an algebraic approach to UIO design to alleviate the prescribed problems. Since the proposed method has simple form to estimate state and unknown input and robustness to sensor noise, we believe that it is very attractive in practice.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2005.10a
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pp.17-22
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2005
This paper presents a new adaptive autopilot for ships based on the Adaptive Neural Networks. The proposed adaptive autopilot is designed with some modifications and improvements from the previous studies on Adaptive Neural Networks by Adaptive Interaction (ANNAI) theory to perform course-keeping, turning and track-keeping control. A strategy for automatic selection c! the neural network controller parameters is introduced to improve the adaptation ability and the robustness of new ANNAI autopilot. In Part II of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the proposed ANNAI autopilot, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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