Human age estimation is one of the key factors in the field of Human-Robot Interaction/Human-Computer Interaction (HRI/HCI). Owing to the development of deep-learning technologies, age recognition has recently been attempted. In general, however, deep learning techniques require a large-scale database, and for age learning with variations, a conventional database is insufficient. For this reason, we propose an age estimation method using artificially generated data. Image data are artificially generated through 3D information, thus solving the problem of shortage of training data, and helping with the training of the deep-learning technique. Augmentation using 3D has advantages over 2D because it creates new images with more information. We use a deep architecture as a pre-trained model, and improve the estimation capacity using artificially augmented training images. The deep architecture can outperform traditional estimation methods, and the improved method showed increased reliability. We have achieved state-of-the-art performance using the proposed method in the Morph-II dataset and have proven that the proposed method can be used effectively using the Adience dataset.
얼굴 영상으로부터 나이를 인식하는 기술의 응용분야가 증가함에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴 영상으로부터 나이를 인식하기 위해서는 나이를 표현하는 특징을 추출하고, 추출된 특징으로 나이를 정확하게 분류하는 기술이 필요하다. 최근 영상 인식 분야에서 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델이 적용되어 성능이 크게 개선되고 있으며, 얼굴 나이 인식 분야에서도 성능 개선을 위해 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델이 적용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델의 얼굴 나이 인식 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 영상 인식 분야에서 많이 활용되고 있는 AlexNet, VGG-16, VGG-19, ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152를 활용하여 얼굴 나이 인식을 위한 모델을 구성하고 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 ResNet-34를 이용한 얼굴 나이 인식 모델의 성능이 가장 우수하다는 것을 확인하였다.
법치의학적 연령 감정은 개인 식별에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구는 한국 연령 감정 대상자들의 사회적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 2012년 3월부터 2013년 3월까지 경북대학교 치과병원 구강내과에 연령 감정을 의뢰한 대상자들에게 설문조사를 실시하였다.결과는 다음과 같다: 1. 성별 분포에서, 남성(42.86%)보다 여성(57.14%)이 더 많았다. 50대와 60대 이상의 고령자가 대다수였으며(89.28%), 40대 아래로는 한 명의 의뢰인도 없었다. 의뢰인들의 대부분이 초등학교 졸업 이하의 학력을 가지고 있었다(69.64%). 2. 호적 상 연령과 의뢰인이 주장하는 연령 간의 차이가 나게 된 가장 큰 이유로는 가족 및 친척의 실수로 인한 것이 가장 많았다(80.36%). 연령 감정을 통해 얻고자 하는 목적은 사회 복지 혜택(62.50%), 사회적 인관 관계 문제(12.50%), 단지 바른 나이를 찾기 위해서(10.71%), 직업과 관련한 문제(8.93%) 순이었다. 3. 연령 감정을 하기 위해 치과(구강내과)를 찾게 된 경로로는 관공서의 비중이 높았으며(48.21%), 친구나 지인(21.43%), 대중매체(14.29%), 병의원(10.71%) 등을 통한 경로가 뒤를 이었다. 법치의학적 연령 감정에 대한 의뢰인들의 이해도는 10점 만점에 7.03점으로 높은 수준이었다. 절반 이상의 의뢰인들에게서 현재의 연령 감정 비용에 대해 만족하는 것으로 나타났다. 4. 법치의학적 연령 감정을 통해 감정된 연령과 의뢰인들이 주장하는 연령 간에는 57.14%의 근접도를 보였다. 1년 간 조사한 연령 감정 대상자들의 23.53%가 법적으로 연령 정정을 하게 되었다.
In this study, cancer incidence data were assessed to provide various rates of five year age groups for a given year, lying between two census years. The individual exponential growth rate method is most useful in both population-based and non-population cased cancer registries in India to estimate the population by five yearly age groups and also find the rates of crude rates, age standard rates and cumulative rates. This method has been shown to endure from bias and often results sacrificing the overall growth rate and correction factor must be needful in five year age group population to maintain it. A second method, the difference distribution method is also able to maintain the overall growth rate and overcome the bias in estimation of five yearly age group populations. From this point of view these methods serving a new technique for population estimation by five yearly age groups for inter census years.
This paper is to investigate the effect of the curing temperature on strength development of concrete incorporating cement kiln dust(CKD) and blast furnace slag (BS) quantitatively. Estimation of the compressive strength of the concrete was conducted using the equivalent age equation and the rate constant model proposed by Carino. Correction of Carino model was studied to secure the accuracy of strength development estimation by introducing correction factors regarding rate constant and age. An increasing curing temperature results in an increase in strength at early age, but with the elapse of age, strength development at high curing temperature decreases compared with that at low curing temperature. Especially, the use of BS has a remarkable strength development at early age and even at later age, high strength is maintained due to accelerated pozzolanic activity resulting from high temperature. Whereas, at low curing temperature, the use of BS leads to a decrease in compressive strength. Accordingly, much attention should be paid to prevent strength loss at low temperature. Based on the strength development estimation using equivalent age equation, good agreements between measured strength and calculated strength are obtained.
OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.
Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.
뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.
Age at death estimation has always been a crucial yet challenging part of identification process in forensic field. The use of human skeletons have long been explored using the principle of macro and micro-architecture change in correlation with increasing age. The clavicle is recommended as the best candidate for accurate age estimation because of its accessibility, time to maturation and minimal effect from weight. Our study applies pre-trained convolutional neural network in order to achieve the most accurate and cost effective age estimation model using clavicular bone. The total of 988 clavicles of Thai population with known age and sex were radiographed using Kodak 9000 Extra-oral Imaging System. The radiographs then went through preprocessing protocol which include region of interest selection and quality assessment. Additional samples were generated using generative adversarial network. The total clavicular images used in this study were 3,999 which were then separated into training and test set, and the test set were subsequently categorized into 7 age groups. GoogLeNet was modified at two layers and fine tuned the parameters. The highest validation accuracy was 89.02% but the test set achieved only 30% accuracy. Our results show that the use of medial clavicular radiographs has a potential in the field of age at death estimation, thus, further study is recommended.
Microstructural characteristics such as hydrates and porosity greatly influence the development of concrete strength. In this study, a strength estimation model for early-age concrete considerig, the microstructural characteristics was proposed, which considers the effects of both an increment of degree of hydration and capillary porosity on a strength increment. Hydration modeling and compressive strength test with curing temperature and curing ages were carried out. By comparing test results with estimated strength, it is found that the strength estimation model can estimate compressive strength of early-age concrete with curing ages and curing temperature within a margin of error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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