Recently, most of the speaker verification systems are based on the pattern recognition approach method. And performance of the pattern-classifier depends on how to classify a variety of speakers' feature parameters. In order to classify feature parameters efficiently and effectively, it is of great importance to enlarge variations between speakers and effectively measure distances between feature parameters. Therefore, this paper would suggest the positively mixed model scheme that can enlarge inter-speaker variation by searching the individual model with world model at the same time. During decision procedure, we can maximize inter-speaker variation by using the proposed mixed model scheme. We also make use of a symbol probability weighting function in this system so as to reduce vector quantization errors by measuring symbol probability derived from the distance rate of between the world codebook and individual codebook. As the result of our experiment using this method, we could halve the Detection Cost Function (DCF) of the system from $2.37\%\;to\;1.16\%$.
A predictive functional control (PFC) scheme for permanent magnet synchronous motor (PMSM) servo systems is proposed in this paper. The PFC-based method is first introduced in the control design of speed loop. Since the accuracy of the PFC model is influenced by external disturbances and speed detection quantization errors of the low distinguishability optical encoder in servo systems, it is noted that the standard PFC method does not achieve satisfactory results in the presence of strong disturbances. This paper adopted the Kalman filter to observe the load torque, the rotor position and the rotor angular velocity under the condition of a limited precision encoder. The observations are then fed back into PFC model to rebuild it when considering the influence of perturbation. Therefore, an improved PFC method, called the PFC+Kalman filter method, is presented, and a high performance PMSM servo system was achieved. The validity of the proposed controller was tested via experiments. Excellent results were obtained with respect to the speed trajectory tracking, stability, and disturbance rejection.
In this paper, an efficient speaker identification based on robust vector quantizationprincipal component analysis (VQ-PCA) is proposed to solve the problems from outliers and high dimensionality of training feature vectors in speaker identification, Firstly, the proposed method partitions the data space into several disjoint regions by roust VQ based on M-estimation. Secondly, the robust PCA is obtained from the covariance matrix in each region. Finally, our method obtains the Gaussian Mixture model (GMM) for speaker from the transformed feature vectors with reduced dimension by the robust PCA in each region, Compared to the conventional GMM with diagonal covariance matrix, under the same performance, the proposed method gives faster results with less storage and, moreover, shows robust performance to outliers.
The increase of the number of smartphone applications has enforced the importance of new user interface emergence and has raised the interest of research in the convergence of multiple sensors. In this paper, we propose a method for the convergence of acceleration, magnetic and gyro sensors to recognize the gesture from motion of user smartphone. The proposed method first obtain the 3D orientation of smartphone and recognize the gesture of hand motion by using HMM(Hidden Markov Model). The proposed method for the representation for 3D orientation of smartphone in spherical coordinate was used for quantization of smartphone orientation to be more sensitive in rotation axis. The experimental result shows that the success rate of our method is 93%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.117-125
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2011
In this paper, it was segmented the face color distribution using YCbCr color model, which is one of the feature-based methods, and preprocessing stage was to be insensitive to the sensitivity for light which is one of the disadvantages for the feature-based methods by the quantization. In addition, it has raised the accuracy of image synthesis with characteristics which is selected the object of the most same image as the shape of pattern using rough set. In this paper, the detection rates of the proposed face detection algorithm was confirmed to be better about 2~3% than the conventional algorithms regardless of the size and direction on the various faces by simulation.
This paper presents the effects of a virtual mass with a low-pass filter on the stability boundary of a virtual spring in the haptic system. In general, a haptic system consists of a haptic device, a sampler, a virtual impedance model and zero-order-hold. The virtual impedance is modeled as a virtual spring and a virtual mass. However the high-frequency noise due to the sampling time and the quantization error of sampled data may be generated when an acceleration is measured to compute the inertia force of the virtual mass. So a low-pass filter is needed to prevent the unstable behavior due to the high-frequency noise. A finite impulse response (FIR) filter is added to the measurement process of the acceleration and the effects on the haptic stability are simulated. According to the virtual mass with the FIR filter and the sampling time, the stability boundary of the virtual spring is analyzed through the simulation. The maximum available stiffness to guarantee the stable behavior is reduced, but simulation results still show that the stability boundary of the haptic system with the virtual mass is larger than that of the haptic system without the virtual mass.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.10
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pp.1910-1924
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1994
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new view-point independent approach to recognizing general 3D curved objects using range data. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points. The model points are prespecified arbitrarily and keeping the task in mind so that the following task can be easily described using the model points. Our approach has several advantages. Since model points are specified arbitrarily and task dependently, further processing can be reduced in application by locating the model points at places which are useful for further operations in the task. The knowledge base is simple with less storage requirement. And, it is easy to compensate the uncertainties of positions estimation caused by noise and quantization error.
In this paper, an architecture of a perpetual smart video device and its energy control model for the internet of things (IoT) are proposed. The smart video device consists of a processor, an image sensor, a video codec, and a network controller. In the proposed energy control model, energy consumed by image sensing, video encoding, and transmission and energy harvested by solar panels are defined as an input and an output of a battery, an energy buffer. Frame rate, quantization parameter, and operating frequency of processor are defined as the energy control parameters, and these parameters control the input and the output energy of the energy buffer, finally control the energy left in the battery. The proposed energy control model is validated by the energy consumption measurement of the smart phone based platform for various combinations of energy control parameters, and can be used for the design of perpetual smart video device.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.4
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pp.176-181
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2005
This paper presents an equal bit rate control algorithm utilizing the statistical change between the previous frame and the current frame. The previous studies on the model-based rate control have focused on the models of bit rate and distortion in types of coders, in terms of the quantization parameter. The proposed algorithm improves the typical model-based rate control by updating a model parameter instead of modeling a better model of the rate and distortion. The proposed algorithm updates this model parameter by recognizing the change in statistics between the previous frame and the current frame. We implement the proposed algorithm in MPEG-4 coders and verify its performance while comparing it to the TMN8's approach (up to 0.6dB of improvement).
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.12
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pp.201-208
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2012
In this paper, the hardware design of rate control for real-time video encoded is proposed. In the proposed method, a quadratic rate distortion model with high-computational complexity is not used when quantization parameter values are being decided. Instead, for low-computational complexity, average complexity weight values of frames are used to calculate QP. For high speed and low computational prediction, the MAD is predicted based on the coded basic unit, using spacial and temporal correlation in sequences. The rate control is designed with the hardware for fast QP decision. In the proposed method, a quadratic rate distortion model with high-computational complexity is not used when quantization parameter values are being decided. Instead, for low-computational complexity, average complexity weight values of frames are used to calculate QP. In addition, the rate control is designed with the hardware for fast QP decision. The execution cycle and gate count of the proposed architecture were reduced about 65% and 85% respectively compared with those of previous architecture. The proposed RC was implemented using Verilog HDL and synthesized with UMC $0.18{\mu}m$ standard cell library. The synthesis result shows that the gate count of the architecture is about 19.1k with 108MHz clock frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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