In this paper, we discuss face verification using the optimum nonlinear composite filter. The optimum nonlinear composite filter is derived by minimizing the output energy due to the additive noise and the input scene. We construct the nonlinear composite filter with 3 training images. The performance is analyzed in terms of the detection probability and the false alarm probability showing the robustness to distortion and noise.
In this paper, an effective intention reading scheme is proposed for human-friendly interface. Soft computing techniques such as fuzzy logic and artificial neural networks are used for this. And Gabor filter based feature(GG feature) is also proposed to deal with local activity in the human face. It is based on human visual system and Gabor filter based approach is very popular in these days. The proposed scheme is adopted for human-friendly interface for rehabilitation service robotic system KARES II.
얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of a pathogenic bacteria filtration instrument for infection prevention during mouth-to-mouth ventilation. Methods: Two kinds of face shields were used for the study. One rescuer blew the filter through a bag valve mask and the filter was then cultured for bacteria. The mask was tested both on the front and back side. Results: Two kinds of face shields including the KF shield and CM shield were tested. The KF shield has received national certification and it prevented transmission of bacterial infection but the CM shield showed the opposite result and did not prevent bacterial transmission. Pathogenic bacteria were found on the back of the CM shield. Conclusion: A certified face shield is very important to prevent bacterial transmission. Face shields should be demonstrated and used by paramedic students.
패션산업의 디지털 혁신을 배경으로 한 본 연구는 소셜 미디어를 통해 이미 전 세계 많은 사용자들을 확보하며 패션산업에까지 영향을 미친 디지털 기반의 페이스디자인에 대하여 연구하였다. 이에 증강현실 기반의 디지털 페이스디자인의 대표적 사례들을 유형화하고 이를 관통하는 지향 가치를 도출함으로써 향후 패션산업의 전개 방향에 대한 미래 비전을 제시하고자 하는 목적을 갖는다. 인스타그램과 페이스북을 통해 대중에게 디지털 필터 기반의 페이스디자인을 제공하는 3D 디자이너 작품들을 연구대상으로 분석하였다. 사례 탐색을 통해 현대패션의 관점에서 디지털 페이스디자인의 지향 가치를 관찰한 결과 실험적 조형 지향, 유희적 경험 지향, 미래적 기술 지향 등의 세 가지 경향이 도출되었다. 본 연구는 디지털 기반의 페이스디자인으로 범위를 한정한 것이나, 이를 통해 나타난 결론들은 패션의 전 분야에 적용될 수 있는 사항들이다. 이에 앞으로 페이스디자인의 범위를 넘어선 디지털 증강현실 기반의 패션디자인과 패션커뮤니케이션 관련의 새로운 현상에 대한 연구를 기대할 수 있다.
Computer vision and natural-language dialogue play an important role in friendly human-machine interfaces for service robots. In this paper we describe an integrated face detection and face recognition system for a welfare robot, which has also been combined with the robot's speech interface. Our approach to face detection is to combine neural network (NN) and genetic algorithm (GA): ANN serves as a face filter while GA is used to search the image efficiently. When the face is detected, embedded Hidden Markov Model (EMM) is used to determine its identity. A real-time system has been created by combining the face detection and recognition techniques. When motivated by the speaker's voice commands, it takes an image from the camera, finds the face inside the image and recognizes it. Experiments on an indoor environment with complex backgrounds showed that a recognition rate of more than 88% can be achieved.
Performance of domestic glass fabrics was tested in a Pulse- jet cleaned fabric filter under simulated coal combustion. Pulse Pressure were 2.5, 4.0kgf/$\textrm{cm}^2$ and pulse air nozzle diameter were 4.0, 6.0mm Pressure drop and penetration turned out to be low at small pulse air nozzle diameter and low pulse air pressure. Fractional penetration through the dust cake and fabric at face velocity of 1.7m/min was higher than that at face velocity of 1.0m/min. As a consequense, the performance of domestic glass fabrics was better with face velocity of less than 1.0m/min, pulse air pressure of 2.5 kgf/$\textrm{cm}^2$ and pusle air nozzle diameter of 4.0mm.
본 논문에서는 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 영상화질 향상에 대한 연구를 수행하였다. 일반적인 인식시스템에서는 입력되는 모든 영상에 고정된 영상처리 과정을 수행한다. 고정된 영상처리 필터를 사용하는 방법을 다양한 환경 조건에서 획득된 얼굴 영상에 적용하게 되면, 정확한 얼굴영역을 검출할 수 없게 될 것이다. 복잡한 배경과 조명이 포함된 영상으로부터 검출에 적합한 영상으로 구성하기 위하여, 본 논문에서는 부-윈도우를 기반으로 하는 카테고리에 따른 영상 향상 방법을 제안한다. 처리를 위한 영상이 획득되었을 때, 영상의 부-윈도우로부터 평균값을 계산하고, 이를 기 구성된 카테고리와 비교하여 입력영상에 적용 가능한 영상처리 방법을 선택적으로 적용하는 처리를 수행한다. 얼굴영역을 검출한 결과 히스토그램 평활화, 감마변환등의 방법을 전체영상에 적용한 결과와, 제안된 방법을 적용하여 추출한 영상들로부터 얼굴영상 등록을 통한 검출률을 비교한 결과, 현저히 향상된 등록 결과를 획득할 수 있었다.
원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.
This paper proposes a novel human-computer interaction system for the disabled using recognition of face direction. Face direction is recognized by comparing positions of center of gravity between face region and facial features such as eyes and eyebrows. The face region is first selected by using color information, and then the facial features are extracted by applying a separation filter to the face region. The process speed for recognition of face direction is 6.57frame/sec with a success rate of 92.9% without any special hardware for image processing. We implement human-computer interaction system using screen menu, and show a validity of the proposed method from experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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