Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.895-902
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2015
This paper presents a high-speed sensing and noise cancellation technique for large touch screens, which is called FDCS (Frequency Division Concurrent Sensing). Most conventional touch screen detection methods apply excitation pulses sequentially and analyze the sensing signals sequentially, and so are often unacceptably slow for large touch screens. The proposed technique applies sinusoidal signals of orthogonal frequencies simultaneously to all drive lines, and analyzes the signals from each sense line in frequency domain. Its parallel driving allows high speed detection even for a very large touch screens. It enhances the sensing SNR (Signal to Noise Ratio) by introducing a frequency domain noise filtering scheme. We also propose a pre-distortion equalizer, which compensates the drive signals using the inverse transfer function of touch screen panel to further enhance the sensing SNR. Experimental results with a 23" large touch screen show that the proposed technique enhances the frame scan rate by 273% and an SNR by 43dB compared with a conventional scheme.
There are many filter based image processing algorithms and they usually require a huge amount of computations and memory accesses making it hard to attain a real-time performance, expecially in embedded applications. In this paper, we propose a pipelined hardware structure of the filter based face detection algorithm to show that the real time performance can be achieved by hardware design. In our design, the whole computation is divided into three pipeline stages: resizing the image (Resize), Transforming the image (ICT), and finding candidate area (Find Candidate). Each stage is optimized by considering the parallelism of the computation to reduce the number of cycles and utilizing the line memory to minimize the memory accesses. The resulting hardware uses 507 KB internal SRAM and occupies 9,039 LUTs when synthesized and configured on Xilinx Virtex5LX330 FPGA. It can operate at maximum 165MHz clock, giving the performance of 108 frame/sec, while detecting up to 20 faces.
This paper proposes an audio event detection method using Deep Neural Networks (DNN). The proposed method applies Feed Forward Neural Network (FFNN) to generate output probabilities of twenty audio events for each frame. Mel scale filter bank (FBANK) features are extracted from each frame, and its five consecutive frames are combined as one vector which is the input feature of the FFNN. The output layer of FFNN produces audio event probabilities for each input feature vector. More than five consecutive frames of which event probability exceeds threshold are detected as an audio event. An audio event continues until the event is detected within one second. The proposed method achieves as 71.8% accuracy for 20 classes of the UrbanSound8K and the BBC Sound FX dataset.
In this paper, we propose a deep learning architecture that can effectively detect speech segmentation in broadcast contents. We also propose a multi-scale time-dilated layer for learning the temporal changes of feature vectors. We implement several comparison models to verify the performance of proposed model and calculated the frame-by-frame F-score, precision, and recall. Both the proposed model and the comparison model are trained with the same training data, and we train the model using 32 hours of Korean broadcast data which is composed of various genres (drama, news, documentary, and so on). Our proposed model shows the best performance with F-score 91.7% in Korean broadcast data. The British and Spanish broadcast data also show the highest performance with F-score 87.9% and 92.6%. As a result, our proposed model can contribute to the improvement of performance of speech detection by learning the temporal changes of the feature vectors.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.5
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pp.68-79
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2003
In this paper, we propose a system that detects the current speaker in multi-speaker video conference by using lip motion. First, the system detects the face and lip area of each of the speakers using face color and shape information. Then, to detect the current speaker, it calculates the change between the current frame and the previous frame. To accomplish this, we used two CCD cameras. One is a general CCD camera, the other is a PTZ camera controlled by RS-232C serial port. The result is a system capable of detecting the face of current speaker in a video feed with more than three people, regardless of orientation of the faces. With this system, it only takes 4 to 5 seconds to zoom in on the speaker from the initial image. Also, it is amore efficient image transmission system for such things as video conference and internet broadcasting because it offers a face area screen at a resolution of 320X240, while at the same time providing a whole background screen.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.9
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pp.1047-1056
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2007
In this paper, we analyze the performance of the encoding and the modulation processes in the downlink and uplink of the EPCglobal Gen-2 system through the analysis and simulation. Furthermore, the synchronization issues on time and frequency domain and the preamble architecture are evaluated. By incorporating the encoding and the modulation technigue in the downlink and uplink, we assess the performance of the EPCglobal Gen-2 system. We also introduce the encoding and backscatter modulation process as well as the BER performance of FM0 code. In addition, the importance and the role of the frequency and time synchronization, such as the preamble and frame synchronization are explained. Through the simulation in the uplink on the detection probability through preamble, we find that the detection probability approaches 1 for 13 dB $E_b/N_0$.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.1
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pp.1-9
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2003
The CNN-UM algorithm which performs the analog parallel subtraction of images has been developed and its application study to the moving target detection has been done. The CNN-UM is the state of the art computation architecture with high computational potential of analog parallel processing. It is one of the strong candidates for the next generation of computing system which fulfills requirement of the real-time image processing. One weakness of the CNN-UM is that its analog parallel processing function is not fully utilized for the inter frame processing. If two subsequent image frames are superimposed with opposite signs on identical capacitors for short time period, the analog subtraction between them is achieved. The Principle of such temporal inter-frame processing algorithm has been described and its mathematical analysis has been done. Practical usefulness of the proposed algorithm has also been verified through the application for moving target detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.5
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pp.55-63
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2011
This paper describes new moving target detection technique combining two algorithms to detect targets and reject clutters in video frame images for surveillance system: One obtains the region of moving target using phase correlation method using $N{\times}M$ sub-block images in frequency domain. The other uses adaptive threshold using learning weight for extracting target candidates in subtracted image. The block region with moving target can be obtained using the characteristics that the highest value of phase correlation depends on the movement of largest image in block. This technique can be used in camera motion environment calculating and compensating camera movement using FFT phase correlation between input video frame images. The experimental results show that the proposed algorithm accurately detects target(s) with a low false alarm rate in variety environment using the receiver operating characteristics (ROC) curve.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.717-724
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2016
This paper proposes a change detection method based on the covariance matrices of color and edge gradient in a color video. The YCbCr color format was used instead of RGB. The color covariance matrix was calculated from the CbCr-channels and the edge gradient covariance matrix was calculated from the Y-channels. The covariance matrices were effectively calculated at each pixel by calculating the sum, squared sum, and sum of two values' multiplication of a rectangle area using the integral images from a background image. The background image was updated by a running the average between the background image and a current frame. The change areas in a current frame image against the background were detected using the Mahalanobis distance, which is a measure of the statistical distance using covariance matrices. The experimental results of an expressway color video showed that the proposed approach can effectively detect change regions for color and edge gradients against the background.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.4
no.3
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pp.275-284
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1999
Unbalanced source voltage in the 3-phase power system is decomposed into positive, negative and zero sequence c components. Also, assuming there is no neutral path in the system, the zero sequence component is not shown on the l load side. Therefore, in the unbalanced power system without neutral path. it is possible to provide balanced voltage to t the load side by compensating negative sequence component and also to regulate the voltage amplitude by controlling t the positive sequence component. In addition, the symmetrical components due to voltage unbalance can be effectively d detected on the synchronous reference frame by using dlongleftarrowq transformation. In this paper, an algorithm not only c compensating unbalanced source voltage by canceling the negative sequence component on the synchronous reference f frame but also maintaining load voltages constantly is proposed. Also a novel method for phase angle detection s synchronized by positive sequence component under unbalanced source voltage is suggested and this detected phase a angle is used for d-q transformation. The performances and characteristics of the proposed compensating system are a analyzed by simulation and verified through experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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