Digital imaging technology has advanced beyond the limits of the multimedia industry IT convergence, and to develop a complex industry, particularly in the field of object recognition, face smart-phones associated with various Application technology are being actively researched. Recently, face recognition technology is evolving into an intelligent object recognition through image recognition technology, detection technology, the detection object recognition through image recognition processing techniques applied technology is applied to the IP camera through the 3D image object recognition technology Face Recognition been actively studied. In this paper, we first look at the essential human factor, technical factors and trends about the technology of the human object recognition based SPFACS(Smile Progress Facial Action Coding System)study measures the smile detection technology recognizes multi-faceted object recognition. Study Method: 1)Human cognitive skills necessary to analyze the 3D object imaging system was designed. 2)3D object recognition, face detection parameter identification and optimal measurement method using the AAM algorithm inside the proposals and 3)Face recognition objects (Face recognition Technology) to apply the result to the recognition of the person's teeth area detecting expression recognition demonstrated by the effect of extracting the feature points.
얼굴 특징들을 추출하는 것은 자동 독화나 휴먼컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 얼굴 이미지 테이터베이스 관리 등에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 다양한 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역에서 자동 독화를 위한 특징점이 추출되도록 하였다. 얼굴의 특징들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
Digital imaging technology has developed into a state-of-the-art IT convergence, composite industry beyond the limits of the multimedia industry, especially in the field of smart object recognition, face - Application developed various techniques have been actively studied in conjunction with the phone. Recently, face recognition technology through the object recognition technology and evolved into intelligent video detection recognition technology, image recognition technology object detection recognition process applies to skills through is applied to the IP camera, the image object recognition technology with face recognition and active research have. In this paper, we first propose the necessary technical elements of the human factor technology trends and look at the human object recognition based spFACS (Smile Progress Facial Action Coding System) for detecting smiles study plan of the image recognition technology recognizes objects. Study scheme 1). ASM algorithm. By suggesting ways to effectively evaluate psychological research skills through the image object 2). By applying the result via the face recognition object to the tooth area it is detected in accordance with the recognized facial expression recognition of a person demonstrated the effect of extracting the feature points.
Drowsy driving is a significant factor in traffic accidents, so driver drowsiness detection system based on computer vision for convenience and safety has been actively studied. However, it is difficult to accurately detect the driver drowsiness in complex background and environmental change. In this paper, it proposed the driver drowsiness detection algorithm to determine whether the driver is drowsy through the measurement standard of a yawn, eyes drowsy status, and nod based on facial features. The proposed algorithm detect the driver drowsiness in the complex background, and it is robust to changes in the environment. The algorithm can be applied in real time because of the processing speed faster. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm reliably detected driver drowsiness. The processing speed of the proposed algorithm is about 0.084ms. Also, the proposed algorithm can achieve an average detection rate of 98.48% and 97.37% for a yawn, drowsy eyes, and nod in the daytime and nighttime.
본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.
코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.
Driving is a complex vigilance task that includes improper lookout, excessive speed and inattention. The primary objective of this research is to detect driver drowsiness so that the driver can be alerted to an impending traffic accident in performance. We developed the automatic detection and warning system during drowsy driving. A drowsiness detection system must be able to monitor driver status and detect the detrimental changes of a driver performance. Eyeblink has been found to be a reliable factor of drowsiness detection in earlier studies. As an additional parameter, we also considered the yawning which often occurs in a low vigilance state and predicts the drowsy state. We used a computer vision method to extract the eyeblink and yawning in the face image sequences. When the drowsy state was detected, the driver was refreshed by alarming device and menthol scent generator after deciding the warning level by fuzzy logic. For the evaluation of our system, we measured the physiological parameters such as EOG and EEG. The results indicated that it is possible to detect and alert the driver drowsiness temporarily or continuously by using our system.
터널시공 중, 터널자체의 안정성 확보와 주변지반 및 인접 구조물의 안정성 확보를 위한 체계화된 계측관리는 매우 중요한 사항이라고 할 수 있는데, 지반조건이 불리한 도심지 터널공사나 지반조건이 급격하고 빈번하게 변화하는 경우에 있어서는 그 중요성이 더욱 증대되는 것이 사실이다. 최근 오스트리아에서는, 임의 시점에 대한 절대변위를 계측하고 분석하는 기존의 방법 대신, Geodetic을 이용한 각 시공단계별 상대변위의 계측 및 분석방법이 널리 증가하고 있는데, 이를 통해 지반조건의 급격한 변화 예측 및 이에 상응하는 굴착방법과 지보방식의 변경등이 용이해지고 있다. 한편, 지반의 변위는 막장 굴착이 시공되기 이전부터 발행하기 시작하므로 막장 전방의 응력상태는 향후 변위 진행과정에 있어 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 즉, 막장 전방의 강성이나 응력상태는 굴착 후의 장기적인 터널안정성 및 인접 구조물의 안정성 확보와 관련된 주요 변수라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 관련된 다양한 조건에 대한 3차원 변위해석을 실시하였으며, 그 결과를 통해 터널 굴착시의 수직변위 및 벡터회전, 막장면 변위 등의 변화를 살펴보았다.
사진, 동영상 또는 3D 프린터로 변조된 얼굴을 이용한 안면인식 보안 우회 사례가 증가하였다. 따라서 본 논문에서는 얼굴인증 단계인 본인 여부와 Liveness Detection 및 OTP를 통한 다중인증 프레임워크를 구현함으로써 기존 단일인증 대비 더욱 안전한 인증 환경을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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