Purpose: This study aimed to explore methods to improve the quality recognition and satisfaction level of non-face-to-face lectures among students in the departments of dental technology and dental hygiene. Methods: This survey was conducted to assess the status and preference of non-face-to-face lectures and the level of awareness and satisfaction regarding the quality of these lectures among 179 students of dental technology and 295 students of dental hygiene. Statistical analyses were performed using frequency analysis, independent sample t-test, one-way ANOVA (post-hoc Duncan), Welch analysis (post-hoc Games-Howell), and hierarchical multiple regression analysis. Results: Factors that affected the ability to assess the quality of non-face-to-face lectures were the department, the method of non-face-to-face lectures, the most preferred method for conducting lectures, the level of awareness regarding the quality of face-to-face lecture, and satisfaction level. It has 71.5% explanatory power. Moreover, factors that influenced the satisfaction level of non-face-to-face lectures included the department, grade, the highest satisfied non-face-to-face teaching method, the most effective theoretical non-face-to-face teaching method, the most preferred teaching methods, and the ability to assess quality of face-to-face lectures. It has 46.8% explanatory power. Conclusion: Non-face-to-face classes should be designed and developed for web-based programs to improve the motivation and achievement level of the students and encourage interaction between the professors and students. Our findings suggest that educators should strive to achieve optimal educational effects by efficiently combining face-to-face and non-face-to-face lectures.
Pose variation is a critical problem in face recognition. Three-dimensional(3D) face recognition techniques have been proposed, as 3D data contains depth information that may allow problems of pose variation to be handled more effectively than with 2D face recognition methods. This paper proposes a pose-normalized 3D face modeling method that translates and rotates any pose angle to a frontal pose using a plane fitting method by Singular Value Decomposition(SVD). First, we reconstruct 3D face data with stereo vision method. Second, nose peak point is estimated by depth information and then the angle of pose is estimated by a facial plane fitting algorithm using four facial features. Next, using the estimated pose angle, the 3D face is translated and rotated to a frontal pose. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we designed 2D and 3D face recognition experiments. The experimental results show that the performance of the normalized 3D face recognition method is superior to that of an un-normalized 3D face recognition method for overcoming the problems of pose variation.
본 논문에서는 피부색 정보를 이용한 얼굴 후보 검출 방법과 얼굴의 구조적 특징을 이용한 얼굴 확인 방법으로 구성된 얼굴 검출 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 얼굴 후보 검출 방법은 피부색 영역과 피부색의 주변 영역에 대한 이미지 분할과 병합 알고리듬을 이용한다. 이미지 분할과 병합 알고리듬의 적용은 복잡한 이미지에 존재하는 다양한 얼굴들을 후보로 검출할 수 있다. 그리고 제안하는 얼굴 확인 방법은 얼굴을 지역적인 특징에 따라 분류 가능한 부분 얼굴 분류기를 사용하여 얼굴의 구조적 특징을 판단하고, 얼굴과 비-얼굴을 구별한다. 부분 얼굴 분류기는 학습 과정에서 얼굴 이미지만을 사용하고, 비-얼굴 이미지는 고려하지 않기 때문에 적은 수의 훈련 이미지를 사용한다. 실험 결과 제안한 얼굴 후보 검출 방법은 기존의 방법보다 평균 9.55% 많은 얼굴을 후보로 검출하였다. 그리고 얼굴/비-얼굴 분류 실험에서 비-얼굴에 대한 분류율이 99%일 때 기존의 분류기보다 평균 4.97% 높은 얼굴 분류율을 달성 하였다.
Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.187-194
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2021
This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. The proposed method provides a possibility to prevent biometric person authentication systems from replay and printed spoofing attacks. For this work, a set of real face images and fake face images was collected and a face liveness detection model is trained on the constructed dataset. Traditional face liveness detection methods exploit the face image covering only the face regions of the human head image. However, outside of this region of interest (ROI) might include useful features such as phone edges and fingers. The proposed face liveness detection method was experimentally tested on the author's own dataset. Collected databases are trained and experimental results show that the trained model distinguishes real face images and fake images correctly.
Background: To survey and analyze awareness and recognition during a non-face-to-face lecture, and satisfaction with among dental technology students. Methods: Total 179 undergraduates were surveyed from the Department of Dental Technology. Frequency analysis, cross analysis, independent sample t-test, correlation analysis, and multiple regression analysis were used for analyzing statistics. Results: Overall satisfaction with the non-face-to-face lecture was the highest (p=.037) while watching a recorded lecture in the theory curriculum subject. In the case of practical subjects, satisfaction with face-to-face lectures appeared to be higher (p=.039) compared to non-face-to-face lectures. Factors influencing the recognition of non-face-to-face lecture quality included awareness of a place to conduct a class and of face-to-face delivered lecture quality, satisfaction with face-to-face lecture, and satisfaction with non-face-to-face lecture. Factors affecting satisfaction with a non-face-to-face lecture included a place to conduct a class, the most effective theory non-face-to-face class method, the method of having been experienced the most among non-face-to-face lecture methods, and the recognition of non-face-to-face lecture quality. Conclusions: Future educational environment should include combined face-to-face and non-face-to-face lectures. An efficient educational indicator will be needed to evaluate learners' assessments and opinions about online classes, followed by its application to teaching methods.
Purpose The purpose of this study is to present the direction of efficient e-learning education through the importance and satisfaction survey of learners of non-face-to-face video lectures. Therefore, by grasping the degree of satisfaction of the importance ratio through the IPA analysis method, we try to present improvement measures for insufficient education methods. Design/methodology/approach For IPA analysis, we conducted an online survey of four universities and analyzed 154 samples. The analysis method used SPSS, and through the wordcloud analysis method of R, the suggestions for the non-face-to-face lecture method felt by learners were analyzed to derive implications for improving the quality of education. Findings As a result of the overall satisfaction survey for the entire non-face-to-face class, the factors with the greatest dissatisfaction are listed as follows. Complaints about the adequacy of learning materials and activities (quiz, discussion, assignments, etc.), Complaints about how to use the produced content, and complaints about announcements about class management (lecture schedule, lecture method) were identified in order. The factors of dissatisfaction were clear in the non-face-to-face class where interactive communication was impossible or insufficient. In addition to the lack of quick Q&A, there seems to have been a phenomenon of some neglect.
In our country, the application of the design method of face to face dimension in wall-slab apartment has passed 10 years. So MC design method has fixed in the design step to some degree. In Design and Work Execution of House the exclusive area of the apartment was calculated by face to face dimension. And the term of face to face dimension was known broadly to clients, construction company, etc. But design method of face to face dimension is not to simply extend the room size so far as wall depth in design process but to ensure the actual space should be considered with efficient use and assembly of building components. That is to say, Design method of face to face dimension is not to be defined by design step but to be related with construction and maintenance. However in construction process the point of face to face design method was not understood even now. So the purpose of this study was to extract the effect and question of face to face design method in construction process by survey of actual condition of structure and construction quality, and compare this result with existing construction method. The following project of this study is to survey of actual condition of interior components such as gypsum board, windows & doors etc. Therefore this study is to induce architectural long-life through architectural standardization construction and component's exchange, and, by the subject of the study on Apartment to have design guideline and basis for joining part between Gypsumboard and windows.
In our country, the application of the design method of face to face dimension in wall-slab apartment has passed 10 years. So MC(Modular Coordination) design method has fixed in the design step to some degree. In Design and Work Execution of House the exclusive area of the apartment was calculated by face to face dimension. And the term of face to face dimension was known broadly to clients, construction company, etc. But design method of face to face dimension is not to simply extend the room size so far as wall depth in design process but to ensure the actual space should be considered with efficient use and assembly of building components. That is to say, Design method of face to face dimension is not to be defined by design step but to be related with construction and maintenance. However in construction process the point of face to face design method was not understood even now. So the purpose of this study was to extract the effect and question of face to face design method in construction process by survey of actual condition of structure and construction quality, and compare this result with existing construction method. The following project of this study is to survey of actual condition of interior components such as gypsum board, windows & doors etc. Therefore this study is to induce architectural long-life through architectural standardization construction and component's exchange, and, by the subject of the study on Apartment to have design guideline and basis for joining part between Gypsumboard and windows.
칼라 영상에서 측면 얼굴 검출시 피부색 검출에 의해 얼굴 후보 영역을 결정하고 템플릿 매칭에 의해 최종 얼굴을 확인하는 방법이 있다. Gang Wei는 측면 얼굴의 좌우 템플릿과 hausdorff 방법에 의한 유사도 측정으로 얼굴 영역을 결정하였다. 이때 측면얼굴은 목 부분이 넓게 퍼져 있는 부분에서 정확도를 높이기 위해 반복 분할 과정을 수행하여 수직 방향으로 3화소 단위로 분할하여 템플릿 매칭을 하였다. 본 논문에서는 측면 얼굴이 좌측 또는 우측 얼굴중의 하나라는 가정 아래, 일단 피부색에 의한 얼굴후보 영역을 수직으로 1/2로 분리한 후 좌측은 좌측후보, 우측은 우측 후보로 가정하여 템플릿 매칭을 하여 좌/우 얼굴을 인식한다. 이는 기존 연구 방식에 비해 적은 분할로 빠른 얼굴 검출을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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