본 논문에서는 음성인식, 음성합성, Motion Tracking, 3D Animation이 가능한 가상캐릭터를 구현하였다. 음성인식으로는 K-means 128 Level VQ와 MFCC의 특징패턴을 바탕으로 Discrete-HMM 알고리즘을 이용하였다. 음성합성에는 반음절 단위의 TD-PSOLA를 이용하였으며, Motion Tracking에서는 계산량을 줄이기 위해 Fast Optical Flow Like Method를 제안하고, 3D Animation 시스템은 Vertex Interpolation방법으로 Animation을 하고 Direct3D를 이용하여 Rendering을 하였다. 최종적으로 위에 나열된 시스템들을 통합하여 사용자를 계속적으로 주시하면서 사용자와 함께 구구단 게임을 할 수 있는 가상캐릭터를 구현하였다.
본 논문에서는‘shifting-level (SL) process’을 기초로 한 모델을 사용하여, VBR 부호화된 영상트래픽의 long-range dependence (LRD) 특성이 대기체계에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 연구 내용은 제1부와 제2부로 나누어 전개된다. 제 1부에서는 실제 영상트래픽의 자기상관함수가 exponential과 hyperbolic의 복합함수로 매우 정확히 표현될 수 있음을 보이고, 이러한 조건을 만족하는 SL process with compound correlations(SLCC)를 제안한다. 대표적인 SRD 모델인 DAR(1)모델과의 대기성능 비교를 통하여 hyperbolic한 상관도가 대기체계에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 영상의 LRD 특성이 대기체계에 끼치는 영향의 중요도는 단순히‘Yes/No’로 답할 수 없으며, 트래픽 부하가 높아지면 그 영향이 강하게 나타나고, 반대로 트래픽 부하가 낮은 경우에는 무시할 수 있을 정도로 약하게 나타남을 알 수 있다. 여기에 사용하는 SL/D/1/K 대기체계의 해석방법을 제2부에서 다루게 된다.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 컨투어렛 변환 영역 상에서 저작권 보호, 인증 및 변형 검출 등을 위한 다중 목적의 워터마킹 기법을 제안한다. 컨투어렛 변환은 웨이블릿 변환보다 다방향성의 에지 및 부드러운 윤곽선 검출 성능이 보다 우수하여 제안한 방법에서는 4레벨 라플라시안 피라미드와 2 레벨 방향성 필터 뱅크를 이용한 컨투어렛 변환 영역 상에서 워터마크를 삽입한다. 먼저 제안한 방법의 첫 번째 단계에서는 저작권 보호를 위한 강인성 워터마킹 기법으로 워터마크 비트에 따라 원 패턴의 시퀀스를 생성하여, 이들 시퀀스 형태로 방향성 고주파 대역의 평균 계수 대역 내에 투영한다. 그리고 투영된 계수들의 분산 분포에 워터마크 비트를 각각 삽입한다. 그리고 두 번째 단계에서는 인증 및 변형 검출을 위한 준연약성 워터마킹 기법으로써, 최상위 레벨의 저주파 대역 내에 이진 워터마크 영상을 적응적 양자화기에 의하여 삽입한다. Checkmark 2.1를 이용한 평가 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 강인성 및 비가시성이 보다 우수함을 확인하였다.
Objectives This study analyze the correlation between iris markings and the obesity level shown in body composition indices. And It quantitatively evaluates iris markings according to the level of obesity to improve a clinical application plan for the iris analysis. Methods This study analyzed the iris and body composition through the quantization of iris markings for 28 female patients. It calculated descriptive statistics by using SPSS 13.0 and investigated correlation coefficients of non-parametric Spearman in order to analyze the relation between iris markings and body composition indices. Results Considering the correlation between iris markings and body composition indices, an area of the pupil had a significant positive correlation with height and with fat-free amount such as body water, protein, and minerals. BMI showed significant positive correlations with the length of the autonomic nerve wreath and the ratio of the autonomic nerve wreath, and the area of the autonomic nerve wreath. Moreover, the number of lacunas in the pancrea area had a significant positive correlation with weight and BMI. Conclusions This study objectifies the quantification of iris markings to identify the correlation between iris markings and the level of obesity. The study results will be used as a basic data to make standards for the diagnosis of obesity, the treatment of related diseases, and the diagnosis of iris markings for prevention.
고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.
In this paper, we propose two rate control algorithms for multi-view extension of HEVC with two rate control algorithms adopted in HEVC and analyze the multi-view rate control performance. The proposed multi-view rate controls are designed on HEVC-based multi-view video coding (MV-HEVC) platform with consideration of high-level syntax, inter-view prediction, etc. not only for the base view but also for the extended views using the rate control algorithms based on URQ (Unified Rate-Quantization) and R-lambda model adopted in HEVC. The proposed multi-view rate controls also contain view-wise target bit allocation for providing the compatibility to the base view. By allocating the target bitrates for each view, the proposed multi-view rate control based on URQ model achieved about 1.83% of average bitrate accuracy and 1.73dB of average PSNR degradation. In addition, about 2.97% of average bitrate accuracy and 0.31dB of average PSNR degradation are achieved with the proposed multi-view rate control based on R-lambda model.
In this paper, we propose an analog-to-digital converter to set the address of a I2C slave chip. The proposed scheme converts a fixed voltage between 0 and VDD to the digital value which can be used as the address of the slave chip. The rising time and the falling time are measured with digital counter in a serially connected RC circuit, while the circuit is being charged and discharged with the voltage to be measured. The ratio of the two measured values is used to get the corresponding digital value. This scheme gives a strong point which is to be implementable all the parts except comparator using digital logic. Although the method utilizes RC circuit, it has no relation with the RC value if the quantization error is disregarded. Experimental result shows that the proposed scheme gives 32-level resolution thus it can be used to configure the address of the I2C slave chip.
본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.
The popular methods to check the identity of individuals include passwords and ID cards. These conventional method for user identification and authentication are not altogether reliable because they can be stolen and forgotten. As an alternative of the existing methods, biometric technology has been paid much attention for the last few decades. In this paper, we propose an efficient system for recognizing the identity of a living person by analyzing iris patterns which have a high level of stability and distinctiveness than other biometric measurements. The proposed system is based on wavelet transform and a competitive neural network with the improved mechanisms. After preprocessing the iris data acquired through a CCD camera, feature vectors are extracted by using Haar wavelet transform. LVQ(Learning Vector Quantization) is exploited to classify these feature vectors. We improve the overall performance of the proposed system by optimizing the size of feature vectors and by introducing an efficient initialization of the weight vectors and a new method for determining the winner in order to increase the recognition accuracy of LVQ. From the experiments, we confirmed that the proposed system has a great potential of being applied to real applications in an efficient and effective way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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