Kim J.H.;Chun K.J.;Hong J.S.;Kim Y.S.;Kim D.Y.;Im J.K.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.103-104
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2006
Wear of valve seating face and seat insert seating face influence the performance of engine, so they are important. To manufacture good quality valve and seat insert which have wear resistance the relations between wear factors and wear of the two seating faces have to be inspected. Cycle number is one of the important wear factors wearing the two seating faces and it can translate into mileage in rear car. But little is blown. Test variable is only cycle number and the cycle numbers are $2.0{\times}10^6,\;4.0{\times}10^6\;6.0{\times}10^6,\;8.0{\times}10^6$. And the other test conditions were fixed. Rmax of valve seating face and seat insert seating face increase linearly as cycle number is increased. Rmax of valve seating face were smaller than seat insert seating face in each cycle number. Reaction production by tribological reaction and sliding wear was found on the two faces.
The purpose of this paper is to investigate two major feature extraction techniques based on generic modular face recognition system. Detailed algorithms are described for principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). PCA and ICA ate statistical techniques for feature extraction and their incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly state the design decisions by introducing a modular-based face recognition system since some of these decision are not documented in the literature. We explored different implementations of each module, and evaluate the statistical feature extraction algorithms based on the FERET performance evaluation protocol (the de facto standard method for evaluating face recognition algorithms). In this paper, we perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the FERET database based on PCA. In the second experiment, we examine performance variations based on ICA feature extraction algorithm. The experimental results are reported using four different categories of image sets including front, lighting, and duplicate images.
LDA (Linear Discriminant Analysis) provides the projection that discriminates the data well, and shows a very good performance for face recognition. However, since LDA provides only one transformation matrix over whole data, it is not sufficient to discriminate the complex data consisting of many classes like honan faces. To overcome this weakness, we propose a new face recognition method, called LDA mixture model, that the set of alf classes are partitioned into several clusters and we get a transformation matrix for each cluster. This detailed representation will improve the classification performance greatly. In the simulation of face recognition, LDA mixture model outperforms PCA, LDA, and PCA mixture model in terms of classification performance.
Properties of AFS vary with the changes in the face-sheet materials. Hence, the performance of AFS can be optimized by selecting face-sheet materials. In this work, three types of face-sheet materials representing elastic-perfectly plastic, elastic-plastic strain hardening and purely elastic materials were employed to study their effects on the flexural behavior and failure mechanism of AFS systematically. Result showed face-sheet materials affected the failure mechanism and energy absorption ability of AFS significantly. When the foam cores were sandwiched by aluminum alloy 6061, the AFS failed by face-sheet yielding and crack without collapse of the foam core, there was no clear plastic platform in the Load-Displacement curve. When the foam cores were sandwiched by stainless steel 304 and carbon fiber fabric, there were no face-sheet crack and the sandwich structure failed by core shear and collapse, plastic platform appeared. Energy absorption abilities of steel and carbon fiber reinforced AFS were much higher than aluminum alloy reinforced one. Carbon fiber was suggested as the best choice for AFS for its light weight and high performance. The versus strength ratio of face sheet to core was suggested to be a significant value for AFS structure design which may determine the failure mechanism of a certain AFS structure.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2121-2128
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2012
This paper proposed the real time face area detection using Wavelet transform and the strong detection algorithm that satisfies the efficiency of computation and detection performance at the same time was proposed. The detected face image recognizes the face by configuring the low-dimensional face symbol through the principal component analysis. The proposed method is well suited for real-time system construction because it doesn't require a lot of computation compared to the existing geometric feature-based method or appearance-based method and it can maintain high recognition rate using the minimum amount of information. In addition, in order to reduce the wrong recognition or recognition error occurred during face recognition, the input symbol of Hidden Markov Model is used by configuring the feature values projected to the unique space as a certain symbol through clustering algorithm. By doing so, any input face will be recognized as a face model that has the highest probability. As a result of experiment, when comparing the existing method Euclidean and Mahananobis, the proposed method showed superior recognition performance in incorrect matching or matching error.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.3
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pp.233-243
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2023
In modern society, since the expansion of the e-commerce market and the spread of the pandemic, face-to-face business are gradually changing to non-face-to-face. In the logistics industry, the demand for unmanned courier storage is increasing due to lack of loading space from urbanization and courier theft accidents. As the demand for unmanned parcel lockers increases, improved functions such as food storage and efficient space loading are required. This study develops an integrated model-based evaluation procedure of product based on performance factors according to the IEC 61508 standard for newly unmanned parcel storage devices with active loading technology, and derive Critical Technology Element based on the product's core functions and performance goals. As proposing these research, We expect improve the safety and reliability of development targets by identifying and evaluating elements.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.36
no.3
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pp.291-312
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2005
The purpose of this study is to compare the reading effects of face-to-face reading discussion with those of web-based leading discussion. For doing this, 1 made experimental processes: firstly, to select two discussion methods(face-to-face and web-based) on the reading discussion, secondly to apply each of those methods to experimental groups(2 classrooms, 72 middle school students). The results were that there were no differences from both discussion methods in the understanding the book, in the performance degree on discussion process among higher level groups, but the web-based reading discussion model had an impact on the attitude degree of the reading discussion, the preference degree of reading, the attendance degree of reading discussion, and especially, in the lower level groups, the web-based reading discussion method was better for the attendance degree of leading discussion, the attitude of reading discussion than the face-to-face reading discussion.
This paper is concerned with face recognition for human-robot interaction (HRI) in robot environments. For this purpose, we use Tensor Subspace Analysis (TSA) to recognize the user's face through robot camera when robot performs various services in home environments. Thus, the spatial correlation between the pixels in an image can be naturally characterized by TSA. Here we utilizes face database collected in u-robot test bed environments in ETRI. The presented method can be used as a core technique in conjunction with HRI that can naturally interact between human and robots in home robot applications. The experimental results on face database revealed that the presented method showed a good performance in comparison with the well-known methods such as Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) in distant-varying environments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.677-682
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2010
This paper addresses a method of estimating roughly the human pose by comparing Haar-wavelet value which is learned in face detection technology using AdaBoost algorithm. We also presents its application to face recognition. The learned weak classifier is used to a Haar-wavelet robust to each pose's feature by comparing the coefficients during the process of face detection. The Mahalanobis distance is used to measure the matching degree in Haar-wavelet selection. When a facial image is detected using the selected Haar-wavelet, the pose is estimated. The proposed pose estimation can be used to improve face recognition speed. Experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed method for pose estimation.
Hong Tae-Hwa;Moon Hyeon-Joon;Shin Yong-Nyuo;Lee Dong-Geun;Kim Jae-Sung
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.4
s.304
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pp.35-44
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2005
Face recognition out of biometrics is considerable interesting due to high performance and accessibility in applications to security such as access control and banking service. Therefore, a study on the protocol of the performance test is an important issue to understand the art-of state and to show a direction in future works, in addtion to developing algorithms. We present a design criterion for the performance test protocol of face recognition system and show the result of experiment executed on identification and verification scenario based on PCA algorithm and XM2VTS DB
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[게시일 2004년 10월 1일]
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