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Multi-scale Convolutional Neural Network 기반의 컬러 영상 가이드를 활용한 깊이 영상 초해상도 기법
박상현(Sang-Hyun Park),김준연(Joon-Yeon Kim),고성제(Sung-Jea Ko) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
In this paper, we propose a color guided depth map super resolution method based on multi-scale convolutional neural network. The proposed method gradually improves resolution of the depth map by using each scale information through subnetwork. To train the network, each subnetwork is supervised by the down-sampled ground truth depth map. In addition, we reduced the number of trainable parameters through the weight sharing of the subnetworks. Experimental results demonstrate that the proposed method shows better performance than the conventional method.
권구락,고성제,Kwon Goo-Rak,Ko Sung-Jea 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.43 No.3
본 논문에서는 EVRC와 G.729A 음성부호화기를 위한 상호부호화 알고리듬을 제안한다. 다른 음성 표준을 사용하는 통신망간에 음성신호를 연동시키는 가장 간단한 방법은 이중 부/복호화 (tandem coding) 방법이다. 이 방법은 두 번의 부/복호화 과정을 거치기 때문에 많은 계산량이 요구되며 아울러 음성 지연이 발생하게 된다. 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 상호부호화를 사용한다. 상호부호화는 LSP (Line Spectral Pair) 변환과 피치 지연 변환 그리고 지연 시간 단축 알고리듬을 통하여 수행한다. 제안된 알고리듬은 $18{\sim}22%$의 적은 계산량과 $5{\sim}10ms$의 짧은 지연으로 상호 부/복호화에 상응하는 음성 품질을 제공함을 실험을 통해 확인할 수 있다. This paper presents an effective algorithm for transcoding between the Enhanced Variable Rate Codec(EVRC) and G.729A. The simplest way to communicate between heterogeneous speech networks is the cascade connection of two different codecs, called tandem coding. However, tandem coding not only produces high computational loads, but also makes long delay, These problems can be solved by using the transcoding algorithm. The proposed algorithm consists of LSP (Line Spectral Pair) conversion, pitch delay conversion and algorithm for reduction of delay. Experimental results show the proposed algorithm produces lower computational complexity, shorter algorithm delay, and similar speech quality when compared with the tandem algorithm.
김남호,김형곤,고성제,Kim, Nam-Ho,Kim, Hyoung-Gon,Ko, Sung-Jea 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.8
본 논문에서는 컬러 비디오 시퀀스 상에서 눈과 입에 해당하는 얼굴 특징점을 고속으로 추출하는 방법을 제안한다. 자유로운 움직임을 갖는 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위해 얼굴 색상 분포를 이용한 색상 변환 영상에 움직임 검출 기법을 적용하여 움직이는 살색 부분만을 효율적으로 검출하는 색상 움직임 개념을 사용하였다. 움직임 정보는 살색의 가능성 정도에 따라 가중치가 주어지며 화소 단위의 움직임 여부를 결정하는 문턱값도 살색의 가능성 정도에 따라 적응적으로 결정된다. 눈의 색상분포와 형태소 연산자를 사용한 움직임 살색 영역에서 눈 후보 영역을 추출하고 눈과 눈썹의 상호 위치 관계를 이용하여 눈의 영역을 최종 결정한다. 입의 영역은 눈의 위치를 기준으로 입 후보 영역을 정하고 색상 히스토그램을 이용하여 입의 영역을 검출한다. 찾아진 눈과 입의 영역에서 정확한 특징점의 위치를 구하기 위해 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하였다. 실험 결과 복잡한 배경, 개인적인 편차, 얼굴의 방향과 크기 등에 영향을 받지 않고 고속으로 정확한 얼굴의 특징점을 추출할 수 있었다. This paper presents an automatic facial feature point extraction algorithm in sequential color images. To extract facial region in the video sequence, a moving color detection technique is proposed that emphasize moving skin color region by applying motion detection algorithm on the skin-color transformed images. The threshold value for the pixel difference detection is also decided according to the transformed pixel value that represents the probability of the desired color information. Eye candidate regions are selected using both of the black/white color information inside the skin-color region and the valley information of the moving skin region detected using morphological operators. Eye region is finally decided by the geometrical relationship of the eyes and color histogram. To decide the exact feature points, the PCA(Principal Component Analysis) is used on each eye and mouth regions. Experimental results show that the feature points of eye and mouth can be obtained correctly irrespective of background, direction and size of face.
적록 색각 이상자를 위한 HSV색공간을 이용한 색변환 기법
김현지,조재영,고성제,Kim, Hyun-Ji,Cho, Jae-Young,Ko, Sung-Jea 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.49 No.11
본 논문에서는 적록색각 이상자를 위한 색 변환 알고리즘을 제안한다. 적록색각 이상자는 원추세포의 이상으로 인해 색상과 명도를 일반인과 다르게 인지하기 때문에 적색과 녹색의 구분에 어려움을 겪는다. HSV 색공간은 이러한 특성을 파악할 수 있는 인간의 색지각과 유사한 색 공간으로, 제안하는 방법에서는 HSV 색 공간에서 색상과 명도를 보정하여 색을 변환 한다. 이때 색상과 명도 보정정도는 개개인의 색각이상 심각도에 따라 다르게 결정된다. 색각 이상자 개개인에 따라 다른 보정정도를 적용함으로서 기존 이미지의 자연스러움은 유지 하고 구분하기 힘들었던 색상들도 구분 가능하게 변환된다. 제안하는 방법을 색각 이상자에게 적용하여 시뮬레이션으로 확인한 결과, 색각 이상자가 구분하기 힘든 색상들이 색상의 자연스러움을 유지하면도 색차를 인지할 수 있는 색으로 변환되는 것을 확인할 수 있었다. This paper proposes a new re-coloring method for the people with the red-green color vision deficiency (CVD). These people have difficulty in discriminating the red and green colors since they abnormally perceive the hue and luminance value of the colors. We introduce a color transformation that adjusts the hue and luminance value in HSV color space. The color transformation is determined according to the severity of CVD. Our aim is to maintain the color differences in original image while maintaining the recolored image to be natural to the people with normal color vision. Experimental results show that the proposed method can yield more comprehensible images for the people with red-green CVD while maintaining the naturalness of the recolored images.
권구락,김효각,김윤,고성제,Kwon Goo-Rak,Kim Hyo-Kak,Kim Yoon,Ko Sung-Jea 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.43 No.3
본 논문에서는 복원된 영상에서 블록현상을 제거하기 위해 POCS 이론을 기반으로 효율적인 후처리 기법을 제안한다. 블록 현상을 나타내는 불필요한 고주파성분을 제거하기 위해 웨이브렛 변환으로 효과적인 SCS 및 그 투영자를 제안한다. 또한 원 영상에서 에지로 나타나는 고주파성분은 찾아서 유지하는 방법도 제안한다. 실험결과로 제안하는 방법은 향상된 주관적 화질뿐만 아니라, 복원된 출력 영상에서의 PSNR이 향상됨을 알 수 있다. In this paper, we propose a new post-processing method, based on the theory of the projection onto convex sets (POCS) to reduce the blocking artifacts in decoded images. We propose a few smoothness constraint set (SCS) and its projection operator in the wavelet transform (WT) domain to remove unnecessary high-frequency components caused by blocking artifacts. We also propose a new method to find and preserve the original high frequency components of the image edge. Experimental results show that the proposed method can not only achieve a significantly enhanced subjective quality, but also have the PSNR improvement in the output image.