• 제목/요약/키워드: 특징요소 추출

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한국어 음성 웹브라우저 설계 및 구현 (Design and Implementation of Korean Voice Web Browser)

  • 장영건;조경환
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제7권5호
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    • pp.458-466
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    • 2001
  • 본 논문은 HTML을 분석하여 추출된 내용을 음성으로 변환시키고, 웹 브라우저 제어 및 웹문서의 내용 지정을 위하여 음성인식을 사용하는 음성 웹 부라우저의 설계와 구현에 관한 것이다. 이 시스템의 특징은 보편적 설계기법을 사용하여 정상인과 시각장애인을 모두 고려하여 설계되었으며, 특히 시각장애인 인터페이스를 위하여 웹 문서의 구조를 쉽게 인식할 수 있는 트리 구조를 도입하였고, 웹 브라우저 상에 태그로 표현된 모든 요소를 추출하고, 각 요소에 따라 출력음성의 속성을 다르게 하여 별도의 요소 안내음성 출력이 없이 요소 특성을 인지할 수 있게 하였다. 이 방식은 음성 특징을 세부적으로 표현할 수 있는 청각 스타일 시트의 사용을 배제한 것으로써 웹 문서 작성자가 특별한 추가적 노력 없이, 사용자가 문서내의 구조와 요소들의 특징을 쉽게 인식할 수 있는 장점이 있다.

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얼굴 표정 인식 기술

  • 허경무;강수민
    • 제어로봇시스템학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.39-45
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    • 2014
  • 얼굴 표정 인식은 인간 중심의 human-machine 인터페이스의 가장 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 얼굴 표정 인식 기술은 주로 얼굴 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 모델을 통하여 각 감정의 범주로 분류한다. 본 논문에서는 이러한 얼굴 표정 인식 기술에 사용되는 표정 특징 추출 기법과 표정 분류 기법을 설명하고, 각 기법에서 많이 사용되고 있는 방법들을 간략히 정리한다. 또한 각 기법의 특징들을 나열하였다. 또한 실제적 응용을 위해서 고려해야할 사항들에 대하여 제시하였다. 얼굴 표정 인식 기술은 인간 중심의 human-machine 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 로봇 분야에서도 활용 가능할 것으로 전망한다.

딥러닝 기반 특징점 추출 및 매칭 기술을 활용한 밝기 적응형 영상 스티칭 (Luminance-adaptive Image Stitching by Using Deep learning based Feature Detection and Matching)

  • 김민영;김건호;이민석;이성배;김규헌
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.847-850
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    • 2022
  • 최근 가상 현실(Virtual Reality), 파노라마(Panorama) 영상 등에 관한 관심과 수요가 증가함에 따라 고해상도 영상을 얻기 위한 영상 스티칭(Image Stitching)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 영상 스티칭은 다수의 영상을 하나의 영상으로 합성해 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있는 기술이다. 영상 스티칭에 있어 특징점 추출 및 매칭 과정의 정확도는 스티칭 영상의 품질을 결정짓는 핵심적인 요소이지만, 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법은 밝기가 어둡고 선명도가 낮은 영상의 스티칭에서 정확도가 저하될 수 있고 생성된 스티칭 영상의 품질 또한 저하될 수 있다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 앞선 제한적 영상에 대하여 특징점 추출 및 매칭의 정확도를 높여 스티칭 영상의 품질을 높이기 위하여 SuperPoint와 SuperGLUE를 활용한 입력 영상의 밝기 적응형 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.

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국부적 요소 모델을 이용한 얼굴 특징점 추출 (Face Landmark Detection Using Local Component Model)

  • 김대환;전승선;오두식;조성원;김재민;김상훈;정선태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.143-146
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    • 2007
  • 객체의 특징점을 추출할 때, 일반적으로 모델 기반 접근을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 모델 기반 특징점 추출 알고리즘으로 PCA를 근간으로 하는 Active Appearance Model을 이용하는데, 기존의 AAM 알고리즘은 모든 특징점을 하나의 군집으로 기준하여 PCA를 수행하지만 본 논문에서는 이것을 각 주요 부위별 학습 모델로 분리하여 수행한다. 그리고 이러한 모델에서 특징점을 찾을 때, 발산하는 문제에 빠지지 않기 위한 방법을 제시한다. 제시한 방법의 모델을 이용하여 실험 할 경우의 결과와 이를 통한 개별 모델의 특성에 대하여 파악한 결과를 제시한다.

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아동의 연령별 특징에 적합한 게임요소의 추출과 새로운 게임 컨텐츠 제안에 관한 연구 (A Study on The Proposal for Game Contents and The Game Factor's Abstraction Suited to The Character by Kid Age)

  • 김기영;정재욱
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2007년도 춘계학술대회 및 국제감성 심포지엄
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    • pp.85-90
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    • 2007
  • 게임산업은 21세기 정보화 사회의 문화 컨텐츠 산업의 한 분야이다. 멀티미디어, 3차원 그래픽, 3차원 음향, 가상 현실 분야, 캐릭터 산업 등과 맥락을 같이 하는 핵심 기술 집약 산업이며, 문화적 파급효과와 규모가 점점 커지고 있는 산업이다. 그러나 국내의 게임 개발 능력은 선진 미국이나 일본에 비하여 낙후되어 있다. 정책적으로 게임 개발 지원 사업이 행하여지고 있으나 게임 컨텐츠 영역보다는 인터넷 게임 혹은 3차원 그래픽 엔진 개발 등 게임 소프트웨어 엔진 개발에 치중되어 있는 것이 현실이다. 한편 미국 PC게임 시장에서 만 8세 이하의 아동용 게임 시장은 전체 게임 시장의 삼분의 일을 차지하는 거대 시장이다. 재미요소와 교육요소가 접목된 아동용 게임은 컨텐츠 위주의 산업으로 짧은 개발 기간에 고부가가치를 창출할 수 있는 산업이기 때문이다. 본 연구는 기존의 컴퓨터 게임에 관해 고찰하고, 아동의 연령별 특징에 적합한 게임요소의 추출과 새로운 게임 컨텐츠를 제안한다는 것을 목적으로 한다. 앙케이트 조사와 프로토콜 분석 및 연령별 성장기 특징의 문헌 조사를 통해 기존의 게임 장르에 추가하여 'Asports', 'Asim', 'U.J RPG', 'S+RPG'가 성장기별 아동 발달에 유익하다는 결론을 도출 할 수 있었다.

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얼굴 표정인식을 위한 얼굴요소 추출 (Facial Feature Extraction for Face Expression Recognition)

  • 이경희;고재필;변혜란;이일병;정찬섭
    • 감성과학
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    • 제1권1호
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    • pp.33-40
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    • 1998
  • 본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

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사상체질에 따른 학습패턴 분석을 통한 효율적인 학습방법 (Efficient Learning Method through an Ananlysis of Learning pattern based on the Sasang Consitution)

  • 정성기;주길홍
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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    • pp.123-126
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    • 2009
  • 오늘날 학생들의 성적을 고려하는 중요한 요소로 사회적인 특성과 환경적인 특성이 매우 중요시 되고 있다. 이는 대인관계, 사회적인 관계, 학교에서의 관계 등이 중요한 요소가 되기 때문이다. 이러한 특징을 잘 표현해 주는 것으로 사상체질에 대한 분석이 있다. 우리가 알고 있는 MBTI를 이용한 분석에 대한 연구가 많이 있으나 이는 환경적인 특성과 사회적인 특성을 잘 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사상체질의 특성을 분석하여 세부적인 특징을 추출한 후 잘 알려진 MBTI의 요소와의 관계를 분석한다. 이를 통해 사상체질 분석을 통하여 추출된 내용을 MBTI의 연구된 내용에 접목시켜 학생의 학습방법을 지도할 수 있는 방안을 모색하도록 한다. 또한 사회적, 환경적 특성을 고려한 학습방법을 제시하는데 많은 도움을 줄 수 있다.

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특징점 맵 보정을 통한 군중 이상행동패턴 인식 방법 (Abnormal Crowd Behavior Detection using a Modified Feature Map)

  • 정성욱;지형근
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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    • pp.252-253
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    • 2015
  • 군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.

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신원확인을 위한 얼굴 영역 탐지 및 얼굴 구성 요소 추출 (Face Detection and Facial Feature Extraction for Person Identification)

  • 이선화;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.517-519
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    • 2001
  • 본 논문에서는 신원 확인 시스템을 위한 얼굴 영역 탐지 및 얼굴 구성 요소들을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 신원 확인을 위해 사용자가 시스템을 조작할 때, 움직임이 발생한다는 점과 눈 영역이 주위 영역에 비하여 뚜렷하게 어두운 화소들로 구성되어 있다는 점에 착안하였다. CCD 카메라로부터 입력되는 동영상에서 차영상 기법을 이용하여 얼굴 영역을 탐지하고, 탐지된 얼굴 영역 내에서 가장 안정적인 검출 결과를 보이는 눈 영역을 추출한다. 그리고 추출된 두 눈의 위치를 이용하여 전체 얼굴의 기울기를 보정한 수, 제안하는 가변 Ratio Template을 이용하여 검출된 얼굴영역을 검증하며 코, 입과 같은 다른 얼굴 구성 요소들을 추출한다. 이 방법은 명암의 변화에 따라 유동적인 결과를 산출해내는 이진화 과정을 거치지 않으므로 국부적인 조명이 밝기 변화나 얼굴의 기울기 변화와 같은 얼굴 인식의 제약점에 강인한 특징을 가진다.

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SIFT를 이용한 눈동자영역 추출 (Eye Region Extraction Using SIFT)

  • 정재진;황의성;공재웅;주동현;김두영
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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    • pp.41-44
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    • 2006
  • 본 논문은 안면영상의 인증 요소로 사용되는 눈동자영역을 SIFT를 이용하여 추출해내는 방법을 제안하고 있다. 모델이 되는 눈동자영상과 추출 하고자 하는 입력영상의 SET 결과인 Keypoint descriptor를 이용하여 각각의 특징벡터를 구성하고 서로 정합한 후 두 특징 점들 사이에 affine transform이 존재하는지 판단하여 반수 이상에 대응하는 특징 점들에 대해 동일한 affine transform이 존재할 경우 눈동자영역이라고 판단하였다. 실험결과 학습과정이 없으므로 기존의 인식방법 보다 빠르게 영역을 추출하는 결과를 얻을 수 있었다.

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