• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.219-220
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• 2016

본 논문에서는 컴퓨터비전 기술 기반의 라이브러리를 이용해 미아 얼굴 정보를 중심으로 매칭을 하는 시스템으로서, 미아 데이터베이스에 등록된 얼굴과 유사한 미아를 정확도 순으로 배열해 주는 시스템을 개발한다. 이는 기존의 텍스트 정보 중심의 미아에 대한 정보 등록 및 조회를 하게 되었을 때 발생하는 정보의 부정확성 등의 문제점을 해결하고 편하고 빠르고 정확하게 정보 입력과 매칭을 함으로써 골든 타임 안에 미아를 찾을 수 있는 장점이 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1870-1880
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• 2015

In this paper, we studied facial impression construction with smartphones in a series of experiments with two smartphone applications: SmartRing and SystemSens+. In the first experiment, impressions of faces associated with different music genres (trot vs. classical) were compared to impressions formed from a facial image alone along the social warmth and intelligence dimensions. In the second experiment, the effect of similarity attraction was investigated by manipulating the extroversion of facial images. Results indicated that impressions of faces cannot only be constructed along the social warmth and intelligence dimensions, but can also be made more or less attractive based on their similarity to the viewer's personality. Our experiments provide interesting insights into facial impressions formed in a smartphone environment.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제6권1호
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• pp.125-137
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• 2006

Nowadays, many commercial CAD systems support history-based, constraint-based and feature-based modeling. Unfortunately, most systems fail during the re-evaluation phase when various kind of topological changes occur. This issue is known as "persistent naming" which refers to the problem of identifying entities in an initial parametric model and matching them in the re-evaluated model. Most works in this domain focus on the persistent naming of atomic entities such as vertices, edges or faces. But very few of them consider the persistent naming of aggregates like shells (any set of faces). We propose in this paper a complete framework for identifying and matching any kind of entities based on their underlying topology, and particularly shells. The identifying method is based on the invariant structure of each class of form features (a hierarchical structure of shells) and on its topological evolution (an historical structure of faces). The matching method compares the initial and the re-evaluated topological histories, and computes two measures of topological similarity between any couple of entities occurring in both models. The naming and matching method has been implemented and integrated in a prototype of commercial CAD Software (Topsolid).

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.53-63
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• 2003

얼굴 인상과 얼굴의 물리적 특징 사이의 관계를 분석하고 인상이 얼굴의 유사성 판단에 미치는 영향을 조사하였다. 얼굴 데이터베이스로부터 선정한 79개의 얼굴에 대해 '순하다-사납다', '영리하다-우둔하다', '여성스럽다-남자답다', '앳되다-성숙하다'의 네 개 차원에 대한 인상 평정값과 41개의 물리적 특징의 측정값을 수집하였다. 두 가지 값을 대상으로 한 중다 회귀 분석 결과, 얼굴의 물리적 구조가 인상과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 얼굴의 유사성 판단 실험을 통해서 인상이 얼굴 정보 처리 과정에서의 사용 가능성을 확인하였다. 실험 결과, 사람들은 물리적 특징 조건이 비슷할 때 중성 인상의 얼굴보다 동일한 인상의 얼굴들을 더 유사하게 지각하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 인상이 얼굴 생김새를 표상하는 심리적인 구조로 사용되며 인상 정보가 얼굴 처리 과정에 포함될 가능성이 있음을 시사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.295-300
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• 2024

본 논문에서는 SNOMED CT 용어체계가 가지는 불완전성을 논의하고 이를 유지하는 방법으로 형제 노드 간 유사성을 평가하는 지표를 제안한다. SNOMED CT는 방대한 양의 의학용어를 포함하고 있으나 계층구조 내 컨셉의 누락 등 온톨로지의 불완전성 문제가 존재한다. 누락된 컨셉 발견을 위해 다수의 노드로 구성된 형제 노드 그룹 내에서의 노드 간 유사도 평가를 위한 지표를 제안하고 유사도가 낮은 그룹을 도출하였다. 2023년 3월 SNOMED CT 국제 배포판에 적용하여 형제 노드 그룹들의 유사도를 분석한 결과 임상적 발견 컨셉의 하위 컨셉들 중 2개 이상의 형제 노드를 가진 29,199개의 형제 노드 그룹의 평균 유사도는 0.81로 나타났다. 반면, 유사도가 가장 낮은 그룹은 중독 컨셉의 자식 컨셉으로 그 유사도는 0.0036으로 확인되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.759-764
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• 2005

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈 코 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특질 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM 방법의 Face Graph 생성 과정을 보다간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.402-410
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• 2017

For many years, researchers in face description area have been representing and recognizing faces based on different methods that include subspace discriminant analysis, statistical learning and non-statistics based approach etc. But still automatic face recognition remains an interesting but challenging problem. This paper presents a novel and efficient face image representation method based on Optimized Local Ternary Pattern (OLTP) texture features. The face image is divided into several regions from which the OLTP texture feature distributions are extracted and concatenated into a feature vector that can act as face descriptor. The recognition is performed using nearest neighbor classification method with Chi-square distance as a similarity measure. Extensive experimental results on Yale B, ORL and AR face databases show that OLTP consistently performs much better than other well recognized texture models for face recognition.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.221-226
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• 2005

This paper presents a hybrid method for recognizing the faces by using zero mean and principal component analysis. Zero mean is applied to reduce the 1st order statistics to data nonlinearities. PCA is also used to derive an orthonormal basis which directly leads to dimensionality reduction, and possibly to feature extraction of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 20 face images(10 persons * 2 scenes) of 324*243 pixels from Yale face database. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권5호
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• pp.50-58
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• 1998

We propose an efficient face recognition system for controllinng the access to the restricted zone using both the face region detectors based on facial symmetry and the extended self-organizing maps (ESOM) which have sensory synapses and descriptive synapses. Based on the visual cues of the facial symmetry, we apply horizontal and vertical projections on elliptic regions detected by GHT(generalized hough transform) to identify all the face regions from the complex background.And we propose an ESOM which can exploit principal components and imitate an elastic similarity matching, to authenticate faces of the enlisted member. In order to cope with changes of facial experession or glasses wearing, etc, the facial descriptions of each member at the time of authentication are simultaneously updated on the discriptive synapses online using the incremental learning of the proposed ESOM. Experimental results prove the feasibility of our approach.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.143-148
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• 2005

This paper presents a hybrid method for recognizing the faces by using principal component analysis(PCA) and fixed-point independent component analysis(FP-ICA). PCA is used to whiten the data, which reduces the effects of second-order statistics to the nonlinearities. FP-ICA is applied to extract the statistically independent features of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 20 face images(10 persons * 2 scenes) of 324*243 pixels from Yale face database. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.