For competitiveness of national B2C (Business to Customer) service industry, improvement of process and analysis focused on customer and change of service system are needed. In other words, a business and an organization should deduce and provide what kind of services customers want. Then, evaluate customers' satisfaction and improve the service quality. To achieve this goal, accurate feedbacks from customers play an important role; however, there are not quantitative and standard systems a lot in nation. Recently, the researches about ICT (Information and Communication Technology) that can recognize emotion of human being are on the increase. The facial expression recognition among them is known as most efficient and natural human interface. This research analyzes about more efficient facial expression recognition and suggests a customer satisfaction feedback system using that.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.779-782
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2017
OpenBR is a framework for researching new facial recognition methods, improving existing algorithms, interacting with commercial systems, measuring perceived performance, and deploying automated biometric systems. Designed to facilitate rapid algorithm prototyping, it features a mature core framework, flexible plug-in system, and open and closed source development support. The established algorithms can be used for specific forms such as face recognition, age estimation, and gender estimation. In this paper, we describe the framework of OpenBR and implement facial recognition, gender estimation, and age estimation using supported programs.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.105-112
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2010
In this paper, the bio-signals, such as EEG, ECG were measured with a sensor and their characters were drawn out and analyzed. With results from the analysis, four emotion of rest, concentration, tension and depression were inferred. In order to assess one's emotion, the characteristic vectors were drawn out by applying various ways, including the frequency analysis of the bio-signals like the measured EEG and HRV. RBFN, a neural network of the complex structure of unsupervised and supervised learning, was applied to classify and infer the deducted information. Through experiments, the system suggested in this thesis showed better capability to classify and infer than other systems using a different neural network. As follow-up research tasks, the recognizance rate of the measured bio-signals should be improved. Also, the technology which can be applied to the wired or wireless sensor measuring the bio-signals more easily and to wearable computing should be developed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.162-172
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2008
In this paper, we propose a multimodal speaker verification method using teeth image and voice as biometric trait for personal verification in mobile terminal equipment. The proposed method obtains the biometric traits using image and sound input devices of smart-phone that is one of mobile terminal equipments, and performs verification with biometric traits. In addition, the proposed method consists the multimodal-fashion of combining two biometric authentication scores for totally performance enhancement, the fusion method is accompanied a weighted-summation method which has comparative simple structure and superior performance for considering limited resources of system. The performance evaluation of proposed multimodal speaker authentication system conducts using a database acquired in smart-phone for 40 subjects. The experimental result shows 8.59% of EER in case of teeth verification 11.73% in case of voice verification and the multimodal speaker authentication result presented the 4.05% of EER. In the experimental result, we obtain the enhanced performance more than each using teeth and voice by using the simple weight-summation method in the multimodal speaker verification system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.119-124
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2003
In this paper, we modeled positive selection and negative selection that is developing process of cytotoxic T-cell that plays important role in biological immune system. Also, we developed change detection algorithm, which is very Important part in detecting data change by intrusion and data infection by computer virus. Proposed method is the algorithm that produces MHC receptor lot recognizing self and antigen detector for recognizing non-self. Therefore, proposed method detects self and intruder by two type of detectors like real immune system. We show the effectiveness and characteristics of proposed change detection algorithm by simulation about point and block change of self file.
This paper is about the personal identification algorithm using an ECG that has been studied by a few researchers recently. Previously published algorithm can be classified as two methods. One is the method that analyzes ECG features and the other is the morphological analysis of ECG. The main characteristic of proposed algorithm uses together two methods. The algorithm consists of training and testing procedures. In training procedure, the features of all recognition objects' ECG were extracted and the PCA was performed for morphological analysis of ECG. In testing procedure, 6 candidate ECG's were chosen by morphological analysis and then the analysis of features among candidate ECG's was performed for final recognition. We choose 18 ECG files from MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database for estimating algorithm performance. The algorithm extracts 100 heartbeats from each ECG file, and use 40 heartbeats for training and 60 heartbeats for testing. The proposed algorithm shows clearly superior performance in all ECG data, amounting to 90.96% heartbeat recognition rate and 100% ECG recognition rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.6
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pp.1-9
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2007
Recently, as a number of media are fused into a phone, the requirement of security of service provided on a mobile phone is increasing. For this, conventional cryptographic key based on password and security card is used in the mobile phone, but it has the characteristics which is easy to be vulnerable and to be illegally stolen. To overcome such a problem, the researches to generate key based on biometrics have been done. However, it has also the problem that biometric information is susceptible to the variation of environment, whereas conventional cryptographic system should generate invariant cryptographic key at any time. So, we propose new method of producing cryptographic key based on "Biometric matching-based key release" instead of "Biometric-based key generation" by using both face and iris information in order to overcome the unstability of uni-modal biometries. Also, by using mega-pixel camera embedded on mobile phone, we can provide users with convenience that both face and iris recognition is possible at the same time. Experimental results showed that we could obtain the EER(Equal Error Rate) performance of 0.5% when producing cryptographic key. And FAR was shown as about 0.002% in case of FRR of 25%. In addition, our system can provide the functionality of controlling FAR and FRR based on threshold.
Consequently substantial research has been done on the development of the bio-metric recognition method as well as technical research in the field of authentication. As a method of bio-metric recognition, personal and unique information such as fingerprints, voice, face, Iris, hand-geometry and vein-pattern are used. The face image system in bio-metric recognition and information authentication reduces the denial response from the users because it is a non-contact system the face image system operates through a PC camera attached to a computer base this makes the system economically viable as well as user friendly. Conversely, the face image system is very sensitive to illumination, hair style and appearance and consequently creates recognition errors easily, therefore we must build a stable authentication system which is not too sensitive to changes in appearance and light. In this study, I proposed user authentication protocol to serve a confidentiality and integrity and to obtain a least Equal Error Rate to minimize the wrong authentication rate when it authenticates the user.
In this paper, we present a speech-based Environmental Control System(ECS) and its application. In the concrete, an ECS using the speech recognition and an portable wheelchair lift control system with the speech synthesis are developed through the simulation and the embodiment. The developed system apply to quadriplegic man and we evaluate the result of physical effect and of mental effect. Speech recognition system is constructed by real time modules using HMM model. For the clinical application of the device, we investigate the result applied to 54-years old quadriplegic man during a week through the questionnaires of Beck Depression Inventory and of Activity Pattern Indicator. Also the motor drive control system of potable wheelchair lift is implemented and the mechanical durability is tested by structural analysis. Speech recognition rate results in over 95% through the experiment. The result of the questionnaires shows higher satisfaction and lower nursing loads. In addition, the depression tendency of the subject were decreased. The potable wheelchair lift shows good fatigue life-cycle as the material supporting the upper wheelchair and shows the centroid mobility of safety. In this paper we present an example of ECS which consists of real-time speech recognition system and potable wheelchair lift. Also the experiments shows needs of the ECS for korean environments. This study will be the base of a commercial use.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.671-673
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2000
현실세계에서 사이버 세계로의 전환은 우리에게 많은 생활의 변화를 가져옴과 동시에 혼란을 동반 하고 있다. 이러한 상황에서 암호기술은 사이버 세계의 질서를 잡는 핵심기술로 발전하고 있다. 본 논문에서는 기존의 공개키 기반 구조의 단점들을 보안 하는 방법으로 생체인증 기술인 지문 인식시스템과 RSA암호 알고리즘을 결합한 새로운 인증 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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