• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2009.10a
• /
• pp.121-123
• /
• 2009

In previous research results, human error can be detected by using observation theory which assumed with step human failures, thus the detector has a limit to detect the human failures. In this paper, we propose a human error detect filter for given human failures. Various kind of human failures can be modeled, and from these models, an argumented human failure model can constructed. By using the argumented human failure model, the human error detect filter can be designed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.348-350
• /
• 2012

본 논문에서는 열 영상카메라를 통해 입력 받은 영상을 CS-LBP(Center-symmetric LBP)와 랜덤 포레스트(Random forest)를 이용하여 보행자 휴먼 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 우선 불필요한 후보영역을 줄이기 위해 열 영상의 표준편차, 밝기 평균, 밝기 최대값을 이용하여 이진화하고, 신체부위 중 가장 발열이 강한 얼굴부위를 핫스팟 영역으로 설정한다. 그 후, 핫스팟 영역에서 CS-LBP특징을 추출하여 결정 트리의 앙상블인 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 최종적인 보행자 휴먼 객체를 검증한다. CS-LBP와 랜덤 포레스트 분류기를 통해 실시간 보행자 객체의 검출이 가능하고, 높은 검출 성능을 나타내었다.

• Review of KIISC
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.48-57
• /
• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.446-450
• /
• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.1
• /
• pp.138-143
• /
• 2015

In this paper we develop a novel human action recognition system based on communication between an ear-mounted Bluetooth camera and an action recognition server to aid scene recognition for the blind. First, if the blind capture an image of a specific location using the ear-mounted camera, the captured image is transmitted to the recognition server using a smartphone that is synchronized with the camera. The recognition server sequentially performs human detection, object detection and action recognition by analyzing human poses. The recognized action information is retransmitted to the smartphone and the user can hear the action information through the text-to-speech (TTS). Experimental results using the proposed system showed a 60.7% action recognition performance on the test data captured in indoor and outdoor environments.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.10
• /
• pp.53-62
• /
• 2011

In this paper, high-tech IT Convergence, to the development of complex technology, special technology, video object recognition technology was considered only as a smart - phone technology with the development of personal portable terminal has been developed crossroads. Technology-based detection of 3D face recognition technology that recognizes objects detected through the intelligent video recognition technology has been evolving technologies based on image recognition, face detection technology with through the development speed is booming. In this paper, based on human face recognition technology to detect the object recognition image processing technology is applied through the face recognition technology applied to the IP camera is the party of the mouth, and allowed the ability to identify and apply the human face recognition, measurement techniques applied research is suggested. Study plan: 1) face model based face tracking technology was developed and applied 2) algorithm developed by PC-based measurement of human perception through the CPU load in the face value of their basic parameters can be tracked, and 3) bilateral distance and the angle of gaze can be tracked in real time, proved effective.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.421-424
• /
• 2015

컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성 구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.189-195
• /
• 2012

In this paper, face detection method in NIR(Near-InfraRed) images for human recognition is proposed. Edge histogram based on edge intensity and its direction, has been used to detect effectively faces on NIR image. The edge histogram descripts and discriminates face effectively because it is strong in environment of lighting change. SVM(Support Vector Machine) has been used as a classifier to detect face and the proposed method showed better performance with smaller features than in ULBP(Uniform Local Binary Pattern) based method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.413-415
• /
• 2019

In this paper, we develop IoT-HiAS(IoT-Human Interactive Advertising Service) for sharing economy. The HiAS device shooting the front of the device via a webcam and recognizes the person in real time through the SSD model using MobileNet. If the number of persons above the set threshold is recognized by counting the recognized person, the advertisement is reproduced on the idle resource through the beam projector. At the same time as the advertisement is reproduced, the captured image of the advertisement start time in the front of the device and the number of recognized persons are sends the IoT server of an oneM2M-compliant HiAS server using the IoT client. When the advertisement is finish, the webcam is shooting the front of the device and the image is sends the IoT server. We implemented the IoT-based human interactive advertising service by transmitting the received data to the advertiser and the advertising producers through the SNS(Social Network Service) agent of the HiAS server.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.376-378
• /
• 2022

Artificial intelligence technology is widely used in various fields such as artificial intelligence speakers, artificial intelligence chatbots, and autonomous vehicles. Among these AI application fields, the image processing field shows various uses such as detecting objects or recognizing objects using artificial intelligence. In this paper, data synthesized by a virtual human is used as a method to analyze images taken in a specific space.