The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.2
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pp.147-153
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2017
Efficient texture representation is very important in computer vision fields. The performance of texture classification or/and segmentation can be improved based on efficient texture representation. Gabor filter is a representation method that has long history for texture representation based on multi-scale analysis. Gabor filter shows good performance in texture classification and segmentation but requires much processing time. In this paper, we propose new texture representation method that is also based on multi-scale analysis. The proposed representation can provide similar performance in texture classification but can reduce processing time against Gabor filter. Experimental results show good performance of our method.
Son, Jae Hoon;Choi, Woo Jin;Oh, Sang Heon;Lee, Sang Jeong;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.12
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pp.1632-1640
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2021
In order to improve target tracking performance of the conventional electro-optical tracking system (EOTS) in the high speed and high maneuvering vehicle, an EOTS navigation algorithm is proposed, in which an inertial measurement unit(IMU) is included and navigation results of the vehicle are used. The proposed algorithm integrates vehicle's navigation results and the IMU and the time-delay and the scale factor errors are augmented into the integrated Kalman filter. In order to evaluate the proposed navigation algorithm, a land vehicle navigation experiments were performed a navigation grade navigation system, TALIN4000 and a tactical grade IMU, LN-200 and a equipment for roll motion were loaded on the land vehicle. The performance evaluation results show that the proposed algorithm effecting works in high maneuvering environment and for the time-delay.
Impact forces induced by external object collisions can cause serious damages to civil engineering structures. While accurate and prompt identification of such impact forces is a critical task in structural health monitoring, it is not readily feasible for civil structures because the force measurement is extremely challenging and the force location is unpredictable for full-scale field structures. This study proposes a novel approach for identification of impact force including its location and time history using a small number of multi-metric observations. The method combines an augmented Kalman filter (AKF) and Genetic algorithm for accurate identification of impact force. The location of impact force is statistically determined in the way to minimize the AKF response estimate error at measured locations and then time history of the impact force is accurately constructed by optimizing the error co-variances of AKF using Genetic algorithm. The efficacy of proposed approach is numerically demonstrated using a truss and a plate model considering the presence of modelling error and measurement noises.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.1
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pp.103-109
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2016
The performance of a multi-head, computerized combination scaling system to automatically identify a group of agricultural products having a total weight within the target range has been optimized to reduce the package cycle time of the merchandise. First, the structure of the scale was modified to enable faster measurement by enhancing the dynamic stability during the process. Second, the high frequency noise in the measured signal was eliminated by a high frequency filter to provide more accurate weight data. Finally, the algorithm to identify a group of products with a total weight within the target range was modified to enable a user to select an optimal number of scales. According to the experimental verifications, this modified system reduced the package cycle time significantly and also was accurate in measuring the total weight of the selected products.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.4
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pp.639-642
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2012
Optical coherence tomography(OCT) can provide real-time and non-invasive subsurface imaging with ultra-high resolution of micrometer scale. However, conventional OCT systems generally have a limited imaging depth range within a depth of only 1-2 mm. To overcome the limitation, we have proposed an active surface tracking algorithm used in common-path Fourier-domain OCT system in order to extend the imaging depth range. The surface tracking algorithm based on the threshold and Savitzky-Golay filter of A-scan data was applied to real-time tracking. The algorithm has controlled a moving stage according to the sample's surface variance in real time. An OCT image obtained by the algorithm clearly show an extended imaging depth range. Consequently, the proposed algorithm demonstrated the potential for improving the conventional OCT systems with limitary depth range.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.102-105
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2003
Up to the present studies of the car number recognition system, it is generally known to have serious problems such as relatively long processing time due to the excessive length of data extracted from the number plate based on the current image characteristics, and the image blurring with the physical damage of the brightness and darkness signals of the number plate caused by external impulses with many difficulties in the extraction of the highlighted numbers. In this Paper we used the characteristics firstly having a constant brightness of number plate, and a high density to the horizontal axis, and the influences of highlighted signal could be reduced by making reflections less through the polarized filter on the camera for any highlighted signal. For the more, the data processing time and the noise reduction are effectively implemented by using the wavelet transform of time-space scale with the considerations on the physical loss and processing time.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.8
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pp.360-367
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2002
In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.
This paper proposes a Multiband Shunt Hybrid Active Filter (SHAF) with sensorless control. A plant is modeled in the discrete- time domain and a controller is designed using the Pole shifting law in the polynomial domain. This control approach is very useful for filtering the load harmonics with reduced sensor counts where a low cost solution like SHAF is required. Multiple Synchronous Reference Frames (MSRF) and low pass filters are used to measure the $5^{th}$ and $7^{th}$ harmonic components separately from the load and filter currents. Individual current controllers are designed for the $5^{th}$ and $7^{th}$ harmonic currents. Control is realized in the stationary, three-phase (abc) reference frame. Performance of the controller is validated through simulation, using realistic plant and controller models, as well as experimentally on a full-scale distribution system.
This paper proposes a method of time-scale modification of polyphonic audio signals based on a sinusoidal model. The signals are modeled with sinusoidal component and noise component. A multiresolution filter bank is designed which splits the input signal into six octave-spaced subbands without aliasing and sinusoidal modeling is applied to each subband signal. To alleviate smearing of transients in time-scale modification a dynamic segmentation method is applied to subbands which determines the analysis-synthesis frame size adaptively to fit time-frequency characteristics of the subband signal. For extracting sinusoidal components and calculating their parameters matching pursuit algorithm is applied to each analysis frame of subband signal. In accordance with spectrum analysis a psychoacoustic model implementing the effect of frequency masking is incorporated with matching pursuit to provide a resonable stop condition of iteration and reduce the number of sinusoids. The noise component obtained by subtracting the synthesized signal with sinusoidal components from the original signal is modeled by line-segment model of short time spectrum envelope. For various polyphonic audio signals the result of simulation shows suggested sinusoidal modeling can synthesize original signal without loss of perceptual quality and do more robust and high quality time-scale modification for large scale factor because of representing transients without any perceptual loss.
Barometers can provide height information steady but its accuracy becomes poor as the air data varies due to the vehicles's moving or time's elapsing. In order to keep the accuracy in spite of the air data changes, we propose a filter for the identification of baro-errors. The baro-errors mainly consist of bias and scale factor errors which gradually varies as the air data varies. With GPS height measurements, the scale factor and bias estimator is designed by applying the interacting multiple model (IMM) filtering technique to the baro-error random walk model. The resultant estimates are used to compensate current baro-measurement to supply accurate measurements steadily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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