본 논문에서는 사람 얼굴의 표정을 인식하기 위하여 판단 요소를 선정하고 판단 요소의 변화 상태를 파악하여 표정을 인식하는 방법을 제안한다. 판단 요소를 선정하기 위하여 이미지 영역 분할 방법을 사용하며, 판단 요소의 변화율을 이용하여 표정을 판단한다. 표정을 판단하기 위하여 90명의 표정을 데이터베이스화하여 비교하였고, 4개의 표정(웃음, 화남, 짜증, 슬픔)을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 실시하여 판단 요소 검출 성공률과 표정 인식률을 통해 검증한다.
PURPOSE: The study compared the satisfaction of the exercise program in a face-to-face and non-face-to-face manner with the same exercise program. METHODS: This study was conducted through convenience sampling for 57 seniors over 65 years of age. After conducting 30 minutes of the same exercise program face-to-face on the first visit and non-face-to-face on the second visit, a satisfaction survey was conducted. The survey data were processed statistically using SPSS 26.0 (SPSS Inc, IBM, USA). An independent t-test was used to compare the type of exercise program. The Spearman's Rank Correlation was conducted to correlate the satisfaction between cognitive function and education level. RESULTS: The overall satisfaction with the face-to-face program was higher than the non-face-to-face exercise programs. All three satisfaction items in face-to-face exercise programs were higher than in non-face-to-face exercise programs (p < .05). The main source of dissatisfaction in the case of face-to-face exercise programs was having a good relationship with people for face-to-face and a 'lack of communication' in the case of non-face-to-face. CONCLUSION: The elderly showed higher satisfaction in face-to-face exercise than in non-face-to-face exercise. This study is significant in that accurate satisfaction comparison was possible by conducting the same exercise program on the same subject for a relatively short time, and through this, the development of an exercise program was suggested.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.64-71
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2022
Various types of attendance management systems are being introduced in a remote working environment and research on using face recognition is in progress. To ensure accurate worker's attendance, a face recognition-based attendance management system must analyze every frame of video, but face recognition is a heavy task, the number of the task should be minimized without affecting accuracy. In this paper, we proposed a search model using time interval variation to minimize the number of face recognition task of recorded videos for attendance management system. The proposed model performs face recognition by changing the interval of the frame identification time when there is no change in the attendance status for a certain period. When a change in the face recognition status occurs, it moves in the reverse direction and performs frame checks to more accurate attendance time checking. The implementation of proposed model performed at least 4.5 times faster than all frame identification and showed at least 97% accuracy.
본 연구에서는 벡터 변환 기법을 이용하여 연령변화에 따른 얼굴변환 기법을 제안 하였다. 제안한 기법은 주관성을 배제하고 일관성과 신뢰성을 높이기 위하여 모핑과 벡터 모델을 적용하였다. 또한, 형태에 따른 질감변화 요인을 정의하고 내부 외부 환경 변화에 대한 형태 변환 요소를 고려하였다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위하여 실험결과를 정성적인 방법으로 유사성 평가를 수행하였는 바, 14세부터 60세까지의 얼굴 변환 결과가 매우 유사하게 평가 되었다.
항공전자 시스템에서는 하드웨어 장비가 변경되면 통신 방식 및 ICD 변경이 빈번히 발생하며, 소프트웨어 또한 그에 맞게 수정이 필요하다. 이는 개발 일정 및 비용에 큰 영향을 주는 요소이다. 따라서 최근 항공전자 산업에서는 소프트웨어의 이식성을 높이기 위해 개방형 아키텍처를 도입하고 있으며, 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 개방형 항공전자 아키텍처 중 하나인 FACE를 준수하기 위한 데이터 모델링 방안 및 고려사항에 대하여 설명한다. 또한, 항전 장비 중 하나인 VOR/ILS에서 출력하는 데이터에 대해 FACE 데이터 모델을 설계 및 구현하고, FACE Conformance Test Suite(CTS) 프로그램을 이용하여 데이터 모델이 FACE를 준수하여 설계되었다는 것을 검증한다.
In the area of computer vision, face recognition is being intensively researched. It is generally known that before a face is recognized it must be localized. Skin-color information is an important feature to segment skin-color regions. To extract skin-color regions the skin-color model based on multi-layer perceptron has been proposed. Extracted regions are analyzed to emphasize ellipsoidal regions. The results from this study show good accuracy for our vehicle driver face detection system.
As one of the most widely used technology in the world right now, Face recognition has already received widespread attention by all the researcher and institutes. It has been used in many fields such as safety protection, surveillance system, crime control and even in our ordinary life such as home security and so on. This technology with today's technology has advantages such as high connectivity and real time transformation. But we still need to improve its recognition rate, reaction time and also reduce impact of different environmental status to the whole system. So in this paper we proposed a face recognition system model with improved CNN which combining the characteristics of flat network and residual network, integrated learning, simplify network structure and enhance portability and also improve the recognition accuracy. We also used AR and ORL database to do the experiment and result shows higher recognition rate, efficiency and robustness for different image conditions.
본 연구는 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 기독교교육과 수업에 적용한 사례 연구로 수도권에 위치한 A대학교의 기독교교육과에 개설된 교직필수 과목인 '교육방법 및 교육공학' 과목 수강생 20명을 대상으로 2020년 1학기에 진행되었다. 이를 위해 비대면 수업과 상호작용, 에듀테크와 상호작용에 관한 이론적 연구를 진행 한 후 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 설계 및 개발했다. 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업은 Flipped-PBL을 기반으로 상호작용적 에듀테크를 적용시키는 과정으로 개발했다. 또한 비대면 상황가운데서 진행될 Flipped-PBL 과정에 따라 적극적인 상호작용이 가능한 에듀테크를 선정 및 활용할 수 있도록 했다. 특히 수업 설계 및 개발의 과정에 있어서는 기독교교육과를 대상으로 하는 교직과목인 '교육방법 및 교육공학'의 특성을 살려 기독교교육적인 특성을 살려 실천적 사역현장인 교회를 중심으로 문제를 개발하고 수업을 진행했다. 수업 적용결과 첫째, 학습자들은 수업에 대해 높은 만족도와 흥미도는 보였으며, 둘째, 학습의 공간과 생활의 공간에 긍정적인 전이가 나타났다. 셋째, 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업은 학습 간에 적극적인 상호작용이 가능하도록 했다. 특히 상호작용적 에듀테크와 학습방법은 적극적인 상호작용이 가능하게 하는 주요한 요인이 되었다. 이를 통해 학습자들은 학습의 효율성과 몰입, 그리고 만족도가 높아짐으로 인해 대면수업의 대안으로서 온라인 수업을 경험할 수 있었다. 즉 앞선 학습의 만족도와 흥미, 학습 공간의 전이 또한 수업 간에 상호작용적 에듀테크를 활용한 교육방법을 통해 발생된 적극적인 상호작용을 통해 가능했다. 그러나 학습에 대한 만족의 저해 및 상호작용의 방해 요인으로는 통신(인터넷) 환경적 요인과 학습자의 온라인 기반 환경에 대한 인식이 주요함이 나타났다. 학습 중에 통신 환경의 장애는 상호작용적 에듀테크를 활용하는데 방해를 일으켜 적극적인 상호작용이 발생하지 못하게 하였고, 이로 인해 학습의 만족과 흥미를 하락시키는 결과를 가지고 왔다. 또한 학습자에게 익숙하지 않은 온라인 학습환경도 적극적인 상호작용의 방해 요인으로 제시되었다. 그럼으로 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 설계함에 있어서 사전에 에듀테크 및 학습 방법에 대한 충분한 학습자 교육과 통신(인터넷) 환경에 대한 점검이 필요함을 알게 되었다. 이에 본 연구는 온라인 시대 가운데에 적극적인 상호작용과 학습과 생활의 일치적 전이가 가능한 대안적 교육방법으로서 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 기독교교육과 수업에 적용하여 그 가능성을 확인했다. 제한적인 기간과 인원이라는 한계성을 가지고 있는 사례 연구임에도 불구하고, 대면수업의 대안으로서 온라인 수업의 방향성을 제시해야 할 시대 속에서 대안적 기독교교육방법으로서의 가능성을 제시해보고자 했다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.50-53
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2007
This paper presents face features detection and a new physiological neuro-fuzzy learning method by using two-dimensional variances based on variation of gray level and by learning for a statistical distribution of the detected face features. This paper reports a method to learn by not using partial face image but using global face image. Face detection process of this method is performed by describing differences of variance change between edge region and stationary region by gray-scale variation of global face having featured regions including nose, mouse, and couple of eyes. To process the learning stage, we use the input layer obtained by statistical distribution of the featured regions for performing the new physiological neuro-fuzzy algorithm.
모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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