• Title/Summary/Keyword: 마스크 처리

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Face Detection for Intelligent Video Conference System (지능형 영상회의를 위한 얼굴검출)

  • Park, Jae-Hyeon;Park, Gyu-Sik;On, Seung-Yeop;Kim, Cheon-Guk
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.1
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    • pp.20-27
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    • 2001
  • 얼굴검출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문은 카메라가 화자의 이동에 따라 이를 추적하여 회전하고 회의상황에 맞는 앵글을 유지하는 지능형 영상회의 시스템 개발의 기본요소인 화자검출의 선행단계로 얼굴검출에 대한 새로운 방법을 제안한다. RGB 색 공간의 입력영상을 YIQ 공간으로 변환한 후 IQ 성분은 피부영역검출에 Y 성분은 얼굴의 특성을 추출하는데 사용된다. 색 분포도를 이용하여 피부영역을 검출하고, 마스크를 누적 적용하여 잡음을 제거한 후 얼굴의 구조적인 특성과 명암의 분포를 이용하여 얼굴영역이 검출된다. 실험결과 다양한 배경의 영상에서 여러 명의 얼굴이 오류 없이 검출됨이 관찰되었다.

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Fine Dust Measurement of Using Drone (드론을 이용한 미세먼지 측정)

  • Jeon, Serin;Yoon, Yongik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.600-601
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    • 2018
  • 미세먼지가 심각한 요즘 폐질환 환자 수가 점점 늘어나고 있다. 현재 미세먼지 농도를 줄일 수 있는 근본적인 방안은 없으며, 폐질환 환자는 외출 시 마스크를 착용하거나 자제하는 방법뿐이다. 외출을 하기 전에는 한국환경공단에서 제공해주는 미세먼지 농도의 정보를 가지고 마스크 착용 유무를 판단해야만 한다. 하지만, 제공받은 미세먼지 데이터의 범위가 넓기 때문에 가까운 곳으로 잠깐 외출하는 경우 먼지 농도의 정확한 정보를 제공받기가 어렵다. 10m 정도 앞의 거리의 미세먼지 농도를 알 수 있다면 외출 시 도움이 될 것이라 생각하였다. 따라서 드론을 이용하여 미세먼지 농도를 측정하여서 내가 가고자 하는 가까운 장소의 미세먼지를 측정하는 연구를 하고자 한다. 이를 통해 내가 원하는 가까운 곳의 미세먼지 농도를 자유롭게 알고자 한다.

Recognition of Car License Plate using Kohonen Algorithm (코호넨 알고리즘을 이용한 자동차 번호판 인식)

  • Lim, Yen-Koung;Heo, Nam-Suk;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.896-901
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    • 2000
  • 차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.

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A Study on Edge Detection using Local Mask in AWGN Environments (AWGN 환경에서 국부 마스크를 이용한 에지 검출에 관한 연구)

  • Lee, Chang-Young;Hwang, Yeong-Yeun;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.05a
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    • pp.801-803
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    • 2014
  • In the modern society, image processing is utilized in various fields. Edge detection used for image processing as such is essential for most of the applications. Accordingly, there are studies conducted both in and out of Korea in order to detect edge. Representative edge detection methods include Sobel, Prewitt and Roberts. However, these methods are rather limited when it comes to the edge detection characteristics when used for the image with damaged AWGN(additive white Gaussian noise). Thus, this paper presented edge detection method utilizing local mask in order to overcome the shortcomings of the existing methods.

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A Study on the Order Management System Based on the Remember Application (리멤버 어플리케이션에 기반한 배송관리 시스템에 관한 연구)

  • Jeong, ki-hyeok;Han, Wol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.306-309
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    • 2020
  • 최근에는 비교적 상황이 나아졌지만, 한때 코로나19로 오프라인 매장에서 마스크를 쉽게 구할 수 없었다. 대신 마스크에 대한 수요와 '사회적 거리 두기'와 함께 온라인 구매가 급격히 증가했다. 온라인 구매가 갈수록 증가하고 있지만, 여전히 소비자는 각각의 홈페이지에서 배송상태를 확인하고 있다. 본 연구는 코로나19 후에도 활발히 이루어질 온라인 유통에 주목하면서, 종합적으로 소비자 개인이 자신이 주문한 상품을 조회하는 방안을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 카메라로 명함을 찍어 비즈니스를 돕는 리맴버의 운영방식처럼 휴대폰 카메라로 명세서를 찍어 정보를 종합한 뒤, 자신의 소비량과 예상 배송기간을 바탕으로 상품 보유량을 확인하는 방법을 제안하였다.

A Study on the Edge Detection using Modified Expansion Mask (변형된 확장 마스크를 이용한 에지 검출에 관한 연구)

  • Lee, Chang-Young;Hwang, Yeong-Yeun;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.630-632
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    • 2012
  • Contemporary society has evolved in the digital information age. Because of this, use of various digital images has been increased. To process these images, various digital image processing methods are used. Edge detection methods, one of those, are utilized to various areas of application such as object recognition, line detection. To detect edge, there are many methods such as Sobel, Prewitt, Laplacian. Because images which are dealt with existing methods are processed in same methods regardless the distribution of gray-level in image, edge detection property is insufficient. Therefore, In this study, to improve shortcomings of existing methods an algorithm using modified expansion mask is proposed.

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A Study of Automatic Vehicle Control by Image Processing (화상처리 기술을 이용한 자동차 교통 제어에 관한 연구)

  • Choe, Hyeong-Jin;Yang, Hae-Sul
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.1 no.3
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    • pp.418-426
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    • 1994
  • Auto Navigation System is to provide a vehicle driver with more driving information by developing a computer-based system which supports advanced knowledge to a vehicle driving automation system and a driver. In this paper, we propose a new algorithm for the extraction of passing car which removes a background region using a series of images. First, we generate two difference images from three original images by getting the difference values between every two of them in sequence. Second, we generate two mask images from the two difference images. Finally, we extract passing car using the one original image and the two mask images. Using this algorithm we can extract the moving object in the outdoors.

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A Study on Edge Detection Algorithm using Modified Mask in Salt and Pepper Noise Images (Salt and Pepper 잡음 영상에서 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘에 관한 연구)

  • Lee, Chang-Young;Kim, Nam-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.18 no.1
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    • pp.210-216
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    • 2014
  • The edge in the image is a part which the brightness changes rapidly between the object and the object or objects and background, and includes information of the features such as size, position, orientation, and texture of the object. The edge detection is the technique that acquires these information of the images, and now the researches to detect edges are making steady progress. Typical conventional edge detection methods are Sobel, Prewitt, Roberts using the first derivative operator and Laplacian method using the second derivative operator and so on. These methods is more or less insufficient that the characteristics of the edge detection in the image added salt and pepper noise. therefore, in this paper, an edge detection algorithm using modified mask that applies different size mask according to noise density of local mask is proposed.

Changes in Skin Condition by Frequency of Sheet Mask Use (시트 마스크 사용에 따른 피부상태 변화 비교 연구)

  • Lee, Mi-Na
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.21 no.9
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    • pp.742-749
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    • 2021
  • This study aimed to comparatively analyze changes in skin conditions according to the frequency of sheet mask use among women in their 60s. An experiment was performed for 5 weeks from May 1 to June 3, 2020. A total of 70 women in their 60s, who understood the purposes of this study and agreed to the experiment were selected. All empirical analyses were conducted at a significance level of 5%, and the SPSS WIN 21 program was used to perform statistical analysis. Increased moisture content, decreased coarseness, changes in sebum levels, and decreased pigmentation, were significant effects of sheet mask use for 7days per week. As long as the sheet mask did not irritate the skin, had a positive effects on the skin the more often it was used. These results can help in enhancing the effectiveness of systematic measurement and improvement of skin type. To determine factors affecting skin conditions, it is necessary to investigate and compare factors such as effects of dietary or living habits, genetic influence, and living environments.

Mask Wearing Detection System using Deep Learning (딥러닝을 이용한 마스크 착용 여부 검사 시스템)

  • Nam, Chung-hyeon;Nam, Eun-jeong;Jang, Kyung-Sik
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.25 no.1
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    • pp.44-49
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    • 2021
  • Recently, due to COVID-19, studies have been popularly worked to apply neural network to mask wearing automatic detection system. For applying neural networks, the 1-stage detection or 2-stage detection methods are used, and if data are not sufficiently collected, the pretrained neural network models are studied by applying fine-tuning techniques. In this paper, the system is consisted of 2-stage detection method that contain MTCNN model for face recognition and ResNet model for mask detection. The mask detector was experimented by applying five ResNet models to improve accuracy and fps in various environments. Training data used 17,217 images that collected using web crawler, and for inference, we used 1,913 images and two one-minute videos respectively. The experiment showed a high accuracy of 96.39% for images and 92.98% for video, and the speed of inference for video was 10.78fps.