최근에는 H.263, MPEG-4, H.264 등과 같은 동영상 압축에 관한 다양한 국제표준의 등장으로 인해 제한된 자원을 활용해서 여러 가지 표준을 효과적으로 지원할 필요성이 증대되고 있다. 동영상의 화질 개선에 중요한 역할을 담당하는 블록화 현상 제거부의 입장에서 볼 때 전통적인 $8\times8$ 블록기반의 비디오 후처리필터링과는 달리 H.264 압축방식에서의 블록화 현상 제거부는 구조상의 중요한 차이점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 차이점을 분석하여 전통적인 $8\times8$ 블록기반의 비디오 후처리필터링을 함께 지원할 수 있는 H.264 블록화 현상 제거부의 설계방안을 제시한다. 제안된 설계방안에서는 필터링의 대상이 되는 블록경계를 적응적으로 선택하게 함으로써 $8\times8$ 블록크기와 $4\times4$ 블록크기에 모두 대처한다. 필터링된 결과를 움직임 보상에 사용할지 여부를 선택할 수 있도록 함으로써 후처리필터링과 루프필터링에 모두 대처한다. 사람의 시각적 특성을 바탕으로 $8\times8$ 블록경계에서 발생되는 블록화 현상을 조사함으로써 전통적인 H.263 양자화 값과 H.264 양자화 값의 상관관계를 분석하여 H.263 양자화 변수값을 H.264 양자화 변수값으로 변환하는 방식을 이용한다. K264 블록화 현상 제거기능을 그대로 유지하면서 약간의 변형을 통해 효과적으로 H263, MPEG-4, H264 등과 같은 다양한 국제표준에 사용될 수 있는 블록화 현상 제거부를 구현할 수 있다.
비디오 코덱의 입력 또는 출력 영상에 내재하는 여러 종류의 영상잡음을 제어하고 최적으로 영상을 복원시키고자 코우절 영상 모델이 적용된 실시간 응용의 칼만 필터링 방법을 제안하였다. 화질의 개선도를 향상시키고자 처리화소선 간의 평균화와 지역 분산치에 의한 적응형 칼만 알고리즘을 제안하였고 그에 따른 잡음 제어와 영상 정보 복원 효과를 NMSE, LOGMSE 측정과 실험 결과에서 관측함으로써, 비디오 코덱의 전, 후처리 과정에서의 칼만 필터 적용 가능성을 제시하였다.
This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.
Abstract- In distant-talking environments, speech recognition performance degrades significantly due to noise and reverberation. Recent work of Michael L. Selzer shows that in microphone array speech recognition, the word error rate can be significantly reduced by adapting the beamformer weights to generate a sequence of features which maximizes the likelihood of the correct hypothesis. In this approach, called Likelihood Maximizing Beamforming algorithm (Limabeam), one of the method to implement this Limabeam is an UnSupervised Limabeam(USL) that can improve recognition performance in any situation of environment. From our investigation for this USL, we could see that because the performance of optimization depends strongly on the transcription output of the first recognition step, the output become unstable and this may lead lower performance. In order to improve recognition performance of USL, some post-filter techniques can be employed to obtain more correct transcription output of the first step. In this work, as a post-filtering technique for first recognition step of USL, we propose to add a Wiener-Filter combined with Feature Weighted Malahanobis Distance to improve recognition performance. We also suggest an alternative way to implement Limabeam algorithm for Hidden Markov Network (HM-Net) speech recognizer for efficient implementation. Speech recognition experiments performed in real distant-talking environment confirm the efficacy of Limabeam algorithm in HM-Net speech recognition system and also confirm the improved performance by the proposed method.
In order to post process the vector-quantized images employing the theory of projections onto convex sets or the constrained minimization technique, the the projector onto QCS(quantization constraint set) as well as the filter that smoothes the lock boundaries should be investigated theoretically. The basic idea behind the projection onto QCS is to prevent the processed data from diverging from the original quantization region in order to reduce the blurring artifacts caused by a filtering operation. However, since the Voronoi regions in order to reduce the blurring artifacts caused by a filtering operation. However, since the Voronoi regions in the vector quantization are arbitrarilly shaped unless the vector quantization has a structural code book, the implementation of the projection onto QCS is very complicate. This paper mathematically analyzes the projection onto QCS from the viewpoit of minimizing the mean square error. Through the analysis, it has been revealed that the projection onto a subset of the QCS yields lower distortion than the projection onto QCS does. Searching for an optimal constraint set is not easy and the operation of the projector is complicate, since the shape of optimal constraint set is dependent on the statistical characteristics between the filtered and original images. Therefore, we proposed a hyper-cube as a constraint set that enables a simple projection. It sill be also shown that a proper filtering technique followed by the projection onto the hyper-cube can reduce the quantization distortion by theory and experiment.
The radar signal processing procedure is divided into the pre-processing such as frequency down converting, down sampling, pulse compression, and etc, and the post-processing such as doppler filtering, extracting target information, detecting, tracking, and etc. The former is generally designed using FPGA because the procedure is relatively simple even though there are large amounts of ADC data to organize very quickly. On the other hand, in general, the latter is parallel processed by multiple DSPs because of complexity, flexibility and real-time processing. This paper presents the radar signal processor design using FPGA which includes not only the pre-processing but also the post-processing such as doppler filtering, bore-sight error, NCI(Non-Coherent Integration), CFAR(Constant False Alarm Rate) and etc.
최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 멀티미디어 정보들을 효율적으로 관리하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들의 제안되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 기반의 멀티미디어 사서함 구축을 위한 객체관리기로서 $\alpha$-cut 을 이용한 FBOM을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 필터링을 이용하여 객체들을 고나리하기 위해 객체 분류, 퍼지 필터링, 클래스 생성구조를 이용한다. 또한 제안된 시스템의 성능을 알아보기 위해 1000개의 멀티미디어 정보를 이용하여 실험을 수행하고, 랜덤 키 방법과 FBOM 방법을 비교 분석한다.
본 논문에서는 영상 데이터 압축을 위하여 2- 채널 멀티웨이브렛 변환을 적용하였다. 멀티웨이브렛 시스템은 음성 데이터 등의 비정상적인 신호의 압축에 스칼라 웨이브렛 시스템을 능가하는 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있으나 2차원 데이터인 영상 데이터의 경우에는 멀티웨이브렛 시스템 특유의 시각적 격자 오류가 발생하는 문제가 있다. 본문의 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에서는 멀티웨이브렛 효과에 의하여 발생하는 격자 오류를 제거하기 위하여 전후처리 필터링을 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에 접목하는 방법을 제시하였다. 또한, 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며 영상 데이터의 압축 기능 측면에서 스칼라 웨이브렛 시스템과 비교하였다. 이때, 비트 할당과 양자화를 위해서 전송율 결과는 제안한 멀티웨이브렛 변화 및 압축 시스템이 스칼라 웨이브렛 시스템 보다 영상 압축 성능 측면에서 1 ~ 2 dB 우수한 것으로 나타났다. 만약 SPIHT과 run-length 채널 부호화 기법 등의 우수한 압축 기술을 멀티웨이브렛 변환 시스템에 적용한다면 더욱 우수한 성능 개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
최근에 분산 환경에서 사용자 위주의 멀티미디어 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되고 있다. 멀티미디어 데이터의 분산 서비스를 위해서는 QoS 향상, 스트리밍 그리고 동적 서비스의 개선과 같은 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 분산네트워크 환경에서 사용자 위주의 서비스를 위한 $POX -H_{r}$구조를 제안하였다. 제안된 구조는 disjunct, conjunct, semantic 그리고 filtering에 의해 $POX -H_{r}$ 구조로 사상되며, 사상된 구조는 $M_{filtering}$에 의해 갱신된다. 비교분석 결과 제안된 기법의 성능이 보다 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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