• Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
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• 제2권1호
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• pp.31-31
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• 2016

Purpose: To describle clinical features and enzyme activity of Vietnamese patients with Mucolipidosis type II. Methods: Clinical features, laboratory and plasma lysosom enzyme activity by 4 MU-Fluorometric assay was studied from 2014-2015 at the Northern referral center of Pediatrics - National Children's Hospital. Results: 16 cases (7 girls and 9 boys) were diagnosed with I-cell bases on clinical symptoms and enzyme activities studies. Diagnosis age was $5.93{\pm}4.28$ years, onset age was recognised from birth to 4 years (median 1.25) with the feature of joint stiffness and bone deformation. All cases presented with the feature of joint stiffness, chest deformation and kyphoscoliosis; Fifteen cases (93.7%) had coarse facial features. No patients had hepatosplenomegaly on abdominal ultrasound, 5/15 patients had heart valves disease. Enzyme assay showed ${\alpha}$-Hexosaminidase of $1,885.9{\pm}338.7$ (nmol/mg plasma/17 hrs), ${\alpha}$-Iduronate sulfatase of $4,534.8{\pm}1,062.9nmol/mg$ plasma/4 hrs). Conclusion: Mucolipidosis II seriously affected the life of the patients with skeletal deformities, contractures develop in all joints and cardiac involvement.

• 인지과학
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• 제8권4호
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• pp.55-62
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• 1997

본 논문은 매개변수 템플리트로 알려진 가변 형판(deformable template)을 사용하여 얼굴의 주요 구성 요소인 입 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 가변 형판의 에너지 함수는 이미지 명암값(intensity), 연결(links), 에지(edges), 피크(peaks), 밸리(valleys) 등의 식으로 정의된다. 이 템플리트는 에너지 함수를 최소화하도록 매개변수들의 값을 변경함으로써 자신을 최적화하면서 변형된다. 이 최적화된 템플리트의 매개변수들의 값은 특징으로 사용된다. 우리는 이 가변 형판의 매개변수들의 초기값과 범위를 전처리를 통하여 구하여 시행시간을 줄이고 정확한 입 영역을 분할하는 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.185-191
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• 2011

최근들어 영상보안 시스템에 관한 관심이 높아지고 있다. 영상으로부터 객체를 검출하고, 객체가 사람인지를 판별하며, 인식하는 기술이 다방면으로 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 객체를 검색하기 위한 적응적인 방법을 제안하며, 이를 위하여 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 특징 검출 방법을 제안한다. 가보 번치를 이용하여 검출하는 이와 함께 베이지안 검출 방법을 이용한 특징점 보정에 따른 특징 검색 방법을 설명한다. 전체적인 시스템은 영상에서 오브젝트 영역을 검색하고, 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 검출, 특징 추출 방법을 적용하여 시스템의 성능을 높인다.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.23-28
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• 2021

In this paper, we studied a system that can efficiently build security management for single-person households using Arduino, ESP32-CAM and PIR sensors, and proposed an Android app with an internet connection. The ESP32-CAM is an Arduino compatible board that supports both Wi-Fi, Bluetooth, and cameras using an ESP32-based processor. The PCB on-board antenna may be used independently, and the sensitivity may be expanded by separately connecting the external antenna. This system has implemented an Arduino-based Unauthorized intrusion system that can significantly help prevent crimes in single-person households using the combination of PIR sensors, Arduino devices, and smartphones. unauthorized intrusion system, showing the connection between Arduino Uno and ESP32-CAM and with smartphone applications. Recently, if daily quarantine is underway around us and it is necessary to verify the identity of visitors, it is expected that it will help maintain a safety net if this system is applied for the purpose of facial recognition and restricting some access. This technology is widely used to verify that the characters in the two images entered into the system are the same or to determine who the characters in the images are most similar to among those previously stored in the internal database. There is an advantage that it may be implemented in a low-power, low-cost environment through image recognition, comparison, feature point extraction, and comparison.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.83-90
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• 2010

가변생체인식 방법 (Cancelable Biometrics)은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 높은 보안성을 갖는 생체 인식방법이다. 본 논문은 가변얼굴인식 방법의 하나로써 얼굴생체템플릿을 나머지에 기반하여 이진화하는 방법을 제안한다. 이진화를 위한 입력 값으로, 우리의 기존 연구 결과로서의 가변얼굴템플릿을 이용하였다. 이 가변얼굴템플릿은 상이한 두 개의 형상 기반의 얼굴특징추출 방법 (Appearance based face recognition)을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 재배열 후 합하여 얻어진다. 우리의 기존방법으로 얻어진 얼굴특징벡터는 실수 값을 갖기 때문에 저장 시 기존의 암호화 방법과의 접목이 힘들며 원래의 생체정보 노출에 대한 잠정적인 위협이 될 수 있다. 본 논문의 나머지에 기반한 이진화 방법은 우리의 기존 가변얼굴템플릿에서 부분정보인 나머지를 이용하여 이진비트열을 생성하므로 향상된 보안성을 제공한다. 또한 본 논문의 이진화 기법은 합해진 특징벡터의 통계적인 특징으로부터 정의된 보조정보 (Helper data)를 이용하여 높은 인식 성능을 갖는다. 제안방법은 보조정보가 노출된 경우에서도 이진화된 가변얼굴템플릿이 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보장한다. 제안하는 방법은 the extended YALEB face database를 이용하여 성능과 보안성에 대하여 평가 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.921-926
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• 2014

얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.162-168
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• 2013

본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.571-576
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• 2016

3D 프린팅은 최근 다양한 분야에서 활용 되고 있다. 다양한 활용 분야 중 사람의 얼굴을 3D 프린팅을 위해서는 먼저 3D 얼굴 데이터를 생성해야 한다. 3D 얼굴 데이터 획득을 위해 레이저 스캐너 등이 활용되고 있으나 스캔 중에 사람이 움직이면 안 되는 제약이 있다. 본 논문에서는 단일 영상 기반의 3D 얼굴 모델링 방법과 생성된 3D 얼굴을 가상 성형 등에 쓰일 수 있도록 얼굴 변형 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 데이터 생성을 위해 3D 얼굴 데이터베이스로부터 특징점들을 정의하였다. 단일 얼굴 영상으로부터 얼굴을 특징점을 추출 한 후 3D 얼굴 데이터베이스로부터 정의된 3D 얼굴 특징점과 대응하여 입력 얼굴 영상의 3D 얼굴을 생성한다. 3D 얼굴 생성 후에 가상 성형 등의 용도를 위해 얼굴 변형 부분을 적용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.605-616
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴의 부분 영역과 깊이 값에 따른 등고선 영역에 대한 표면 곡률 간들의 누적 히스토그램을 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴영상이 제공하는 깊이정보와 곡면률을 이용한 표면 특성의 정보를 이용하여 부분영역인 코, 입 그리고 눈의 영역과 등고선 깊이 20, 30 그리고 40의 영역을 추출하여 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률을 이용한 누적 히스토그램으로 특징 벡터를 추출한다. 입력 영상과 데이타베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 L1을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 실험을 수행한 결과, 인식률은 주 곡률의 최대 곡률이 96%로 가장 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.681-687
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• 2007

오늘날 개인의 정보 보호 및 신분 확인을 위하여 생체 인식 분야 중에서 사람의 얼굴 인식기술이 많이 사용되고 있지만 조명, 자세, 표정 변화로 인하여 얼굴 인식의 성능 저하를 일으키는 문제가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 결과에 큰 영향을 주는 요소인 조명 변화에 초점을 맞춰 D-LDA(Direct-Linear Disciminant Analysis)가 다른 기법들에 비해 덜 민감하게 수행할 수 있는 성질을 지녔음을 밝히 고자 한다. 측면광과 역광등의 조명 변화와 농도의 변화를 고려하여 조명 변화를 갖는 테스트를 갖는 ORL, Yale, 포항공대 데이타베이스를 여러 특징 추출 알고리즘에 적용함으로써 클래스, 학습 데이타 그리고 테스트 데이타 수가 각기 다른 세 종류의 데이타베이스에서 모두 D-LDA가 적은 학습 데이터에서도 조명 변인에 가장 덜 민감하게 반응하는 좋은 인식 성능을 갖는 성질을 지녔음을 보여준다.