Recently, intellectual property problem caused by illegal copy or circulation of digital contents with computer and advance of network. it will lose producer's desire and cause economic losses. so we need to demand ownership protection technology for prevent illegal copy without an owner consent and protect ownership with effect. in this paper, we change digital image at frequency domain and choose a factor choosing frequency area with human perceptibility. we inserted repetitive and adaptive watermark on the whole image by Labview Machine Vision. watermark inserted into the high frequency concentrated textual area with Wavelet Transform and then reduced damage of image by human visual feature after inserted watermark
Kim, Ju-Young;Kwon, Seong-geun;Hwang, Hee-Chul;Kwon, Ki-Ryong;Kim, Duk-Gyoo
Proceedings of the IEEK Conference
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2002.07b
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pp.1240-1243
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2002
In this paper, we propose an adaptive digital image watermarking algorithm using successive subband quantization (SSQ) and perceptual model based on wavelet domain. The watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of image. The PSCs in the baseband are selected according to the amplitude of the coefficients and the high frequency subbands are selected by SSQ. To embed the watermark, we use perceptual model. The perceptual model is based on the computation of the noise visibility function (NVF) and embed at the texture and edge region stronger embedded watermarks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.208-223
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2015
To solve the problem of face recognition with complex changes and further improve the efficiency, a new near-infrared face recognition algorithm which fuses E-GV-LBP and FKNN algorithm is proposed. Firstly, it transforms near infrared face image by Gabor wavelet. Then, it extracts LBP coding feature that contains space, scale and direction information. Finally, this paper introduces an improved FKNN algorithm which is based on spatial domain. The proposed approach has brought face recognition more quickly and accurately. The experiment results show that the new algorithm has improved the recognition accuracy and computing time under the near-infrared light and other complex changes. In addition, this method can be used for face recognition under visible light as well.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1133-1138
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2000
This paper describes a signal recognition method for diagnosing the rotating machinery using wavelet-aided Self-Organizing Feature Map(SOFM). The SOFM specialized from neural network is a new and effective algorithm for interpreting large and complex data sets. It converts high-dimensional data items into simple order relationships with low dimension. Additionally the Learning Vector Quantization(LVQ) is used for reducing the error from SOFM. Multi-resolution and wavelet transform are used to extract salient features from the primary vibration signals. Since it decomposes the raw timebase signal into two respective parts in the time space and frequency domain, it does not lose either information unlike Fourier transform. This paper is focused on the development of advanced signal classifier in order to automatize vibration signal pattern recognition. This method is verified by the experiment and several abnormal vibrations such as unbalance and rubbing are classified with high flexibility and reliability by the proposed methods.
In this paper, we describe an approach for image denoising using the lifting construction, with the spatial adaptive wavelet transform. The adaptive lifting scheme is implemented in spatial domain to be adjusted thresholds to reduce noise. In this approach we represent adaptive characteristics of biorthogonal wavelets for choosing predictors effectively. Predict filter is changed from sample to sample according to local signal features with their vanishing moments. We in this approach have implemented and applied to image denoising by finding a relevant minimax threshold. Experimental results show that the adaptive method of denoising process is compared with existing ones, such as non-adaptive wavelet, CRF(13, 7) and SWE(13, 7) wavelets used by JPEG2000.
In this paper, an image vector quantization method is proposed not only to improve the compression ratio but also to reduce the computation cost. The proposed method could save the computation cost of codebook generation and encoding by using the modified LBG algorithm of Partial Search Partial Distortion (PSPD) in wavelet domain, by which the code book was constructed together with the partial codebook search, the partial code vector elements, and the interruption criterion. We have designed and implemented the vector quantizer to verify the improvement in reducing compression ratio in encoding processing and reducing the computation cost.
In this paper, we proposed watermarking algorithm based on wavelet transform. Discrete wavelet transform is involved to calculate additive energy strength. Considering imperceptibility, after computing contrast and texture sensitivity in gray-level image, we inserted watermark with variable weight due to the feature of coefficient block. Consequently, applying human visual system, the experimental results showed that the proposed algorithm satisfied the properties of robustness and imperceptibility that are the major conditions of watermarking.
Kim, Yeong-No;Kim, Jae-Cheol;Seo, In-Cheol;Jeon, Yeong-Jae;Kim, Gwang-Hwa
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.6
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pp.276-283
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2002
This Paper Presents the method for detecting a partial discharge(PD) using an electromagnetic wave measured by an antenna. The various electromagnetic waves are measured in the laboratory and wavelet transform, which is provides a direct quantitative measure of spectral content in the time-frequency domain, are applied for identifying the property of electromagnetic waves. Also, the statistical method and self-organizing feature map(SOFM) are applied for the pattern recognition of electromagnetic waves. The proposed method is shown to be useful for detecting electromagnetic waves emitted for PD in test data.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.1
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pp.13-20
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2013
A combined DWT and DCT based watermarking technique of low frequency watermarking with weighted correction is proposed. The DWT has excellent spatial localization, frequency spread and multi-resolution characteristics, which are similar to the theoretical models of the human visual system (HVS). The DCT based watermarking techniques offer compression while DWT based watermarking techniques offer scalability. These desirable properties are used in this combined watermarking technique. In the proposed method watermark bits are embedded in the low frequency band of each DCT block of selected DWT sub-band. The weighted correction is also used to improve the imperceptibility. The extracting procedure reverses the embedding operations without the reference of the original image. Compared with the similar approach by DCT based approach and DWT based approach, the experimental results show that the proposed algorithm apparently preserves superiori mage quality and robustness under various attacks such as JPEG compression, cropping, sharping, contrast adjustments and so on.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.2
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pp.68-73
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2002
Many paper about the adaptive algorithm based to LS(Least Square) to improve convergence speed are already presented. In this paper, we propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity, and adapt two kinds of adaptive noise cancelers using the characteristic of speech signal. We compared the performance of the nosed algorithm with time and frequency domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using speech or acoustic signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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