Watermark detection plays a crucial role in multimedia copyright protection and has traditionally been tackled using correlation-based algorithms. However, correlation-based detection is not actually the best choice, as it does not utilize the distributional characteristics of the image being marked. Accordingly, an efficient watermark detection scheme for DWT coefficients is proposed as optimal for non-additive schemes. Based on the statistical decision theory, the proposed method is derived according to Bayes' decision theory, the Neyman-Pearson criterion, and the distribution of the DWT coefficients, thereby minimizing the missed detection probability subject to a given false alarm probability. The proposed method was tested in the context of robustness, and the results confirmed the superiority of the proposed technique over conventional correlation-based detection method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.4
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pp.304-308
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2001
The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.
Early detection and precise location of leakage is of great importance for life-cycle maintenance and management of municipal pipeline system. In the past few years, acoustic emission (AE) techniques have demonstrated to be an excellent tool for on-line leakage detection. Regarding the multi-mode and frequency dispersion characteristics of AE signals propagating along a pipeline, the direct cross-correlation technique that assumes the constant AE propagation velocity does not perform well in practice for acoustic leak location. This paper presents an improved cross-correlation method based on wavelet transform, with due consideration of the frequency dispersion characteristics of AE wave and the contribution of different mode. Laboratory experiments conducted to simulate pipeline gas leakage and investigate the frequency spectrum signatures of AE leak signals. By comparing with the other methods for leak location identification, the feasibility and superiority of the proposed method are verified.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.12
no.4
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pp.29-39
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2002
In general, the intrusion detection method of anomalous behaviors has high false alarm rate which contains false-positive and false-negative. To increase the sensitivity of intrusion detection, we propose a method of aggregate detection to reduce false alarm rate by using correlation between misuse activity detection sensors and anomalous ones. For each normal behavior and anomalous one, we produce the reflection rate between the result from one sensor and another in off-line. Then, we apply this rate to the result of real-time detection to reduce false alarm rate.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.10
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pp.1774-1779
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2016
This paper proposes a portable cable fault detection system with automatic fault distinction and distance measurement using time-frequency correlation and reference signal elimination method and automatic fault classification algorithm in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional time domain refelectometry (TDR) system despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The performance of the developed system method was validated via an experiment in the test field constructed for the standardized performance test of power cable fault location equipments. The performance evaluation showed that accuracy of the developed system is less than 1.34%. Also, an error of automatic fault type and location by detection of phase and peak value through elimination of the reference signal and normalization of correlation coefficient and automatic fault classification algorithm not occurred.
Kim, Dong-Hoon;Lee, Dong-Hwa;Myung, Hyun;Choi, Hyun-Taek
The Journal of Korea Robotics Society
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v.7
no.2
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pp.142-149
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2012
The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.4
s.32
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pp.157-165
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2004
The paper suggests that web-server security management system will be able to detect the web service attack accurately and swiftly which is keeping on increasing at the moment and reduce the possibility of the false positive detection. This system gathers the results of many unit security modules at the real time and enhances the correctness of the detection through the correlation analysis procedure. The unit security module consists of Network based Intrusion Detection System module. File Integrity Check module. System Log Analysis module, and Web Log Analysis and there is the Correlation Analysis module that analyzes the correlations on the spot as a result of each unit security module processing. The suggested system provides the feasible framework of the range extension of correlation analysis and the addition of unit security module, as well as the correctness of the attack detection. In addition, the attack detection system module among the suggested systems has the faster detection time by means of restructuring Snort with multi thread base system. WSM will be improved through shortening the processing time of many unit security modules with heavy traffic.
The cross-correlation technique has been widely used for leakage detection of buried pipes, and this technique can be successfully applied when the leakage signal has a high signal-to-noise ratio. In the case of a power plant, the measured leakage signals obtained from the sensors may contain background noise and mechanical noise generated by adjacent machinery. In such a case, the conventional method using the cross-correlation function may fail to estimate the leakage point. In order to enhance the leakage estimation capability of a buried pipe in a noisy environment, an improved cross-correlation technique is proposed. It uses a noise rejection technique in the frequency domain to effectively eliminate the tonal noise due to rotating machinery. Experiments were carried out to verify the validity of the proposed method. The results show that even in a tonal noisy environment, the proposed method can provide more reliable means for estimating the time delay of the leakage signals.
Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.
In this paper, we propose a new adaptive dissolve detection method based on the analysis of a dissolve modeling error which is the difference between an ideally modeled dissolve curve with no correlation and an actual dissolve curve including a correlation. The proposed dissolve detection method consists of two steps. First, candidate dissolve regions are extracted using the characteristics of a downward convex parabola, then each candidate region is verified based oil the dissolve modeling error. If the dissolve modeling error for a candidate region is less than a threshold defined by the target modeling error with a target correlation, the candidate region is determined as a resolve region with a lower correlation than the target correlation. The threshold is adaptively determined based on the variances between the candidate regions and the target correlation. By considering the correlation between neighbor scenes, the proposed method is able to be a semantic scene-change detector. The proposed method was tested on various types of data and its performance proved to be more accurate and reliable regardless of variation of variance of test sequences when compared with other commonly use methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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