International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.40-49
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2018
We propose a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. We propose detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). The feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance of intra-class variance and inter class variance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. Experimental results show that the proposed method has a wider distribution when the input image is rotated $45^{\circ}$ left / right. We can improve the recognition rate by applying this feature value to a single algorithm and complex algorithm, and it is possible to recognize in real time because it does not require much calculation amount due to dimensional reduction.
본 논문은 컴퓨터 모니터 거리 30-40cm에서 실시간 쌍안 눈동자 추적 마우스 시스템 구현에 관한 연구이다. 눈동자 탐색과 커서 의 추적과정은 소형 CCD카메라에서 받은 안면영상은 2진영상으로 변환되고 눈 주위의 5영역 매스크 방법으로 눈을 찾고 측4점 대각선위치 지 정 방법으로 각 홍채를 탐색한다. 커서추적은 홍채중심좌표의 이동위치를 측정하여 이루어진다. 화면커서 제어는 홍채의 최대 이동거리를 측정하여 화면커서최대 이동거리와 비교하고 홍채의 움직임에 비례해서 커서가 이동해야 하는 거리를 계산하여 화면커서를 화면의 바라보는 지점에 위치시킴으로써 화면커서가 제어된다. 실험 결과 구현시스템은 비교적 간단하고 실시간으로 동작속도가 빠름을 보였다.
With the development of computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technology, it has been possible to reconstruct the cranio-maxillofacial defect with more accurate preoperative planning, precise patient-specific implants (PSIs), and shorter operation times. The manufacturing processes include subtractive manufacturing and additive manufacturing and should be selected in consideration of the material type, available technology, post-processing, accuracy, lead time, properties, and surface quality. Materials such as titanium, polyethylene, polyetheretherketone (PEEK), hydroxyapatite (HA), poly-DL-lactic acid (PDLLA), polylactide-co-glycolide acid (PLGA), and calcium phosphate are used. Design methods for the reconstruction of cranio-maxillofacial defects include the use of a pre-operative model printed with pre-operative data, printing a cutting guide or template after virtual surgery, a model after virtual surgery printed with reconstructed data using a mirror image, and manufacturing PSIs by directly obtaining PSI data after reconstruction using a mirror image. By selecting the appropriate design method, manufacturing process, and implant material according to the case, it is possible to obtain a more accurate surgical procedure, reduced operation time, the prevention of various complications that can occur using the traditional method, and predictive results compared to the traditional method.
1. Objective There has been a few trials to diagnose Sasang Constitution by using EEG, but has not been studied intensively. For the purpose of practical diagnosis, the characteristics of EEG for each constitution should be studied first. Recently it has been shown that Sasang Constitution might be related to harm avoidance and novelty seeking in temperament and character profiles. Based on this finding, we propose a visual stimulation method to evoke a EEG response which may discriminate difference between constitutional groups. Through the experiment with this method, we tried to reveal the characteristics of EEG of each constitutional groups by the method of event-related potentials. 2. Methods: We used facial visual stimulation to verify the characteristics of EEG for each constitutional groups. To reveal characteristic in sensitivity and latency of response, we added several levels of noise to facial images. 6 male subjects(2 Taeeumin, 2 Soyangin, 2 Soeumin) participated in this study. All subjects are healthy 20's. To remove artifacts and slow modulation, we removed EOG contaminated data and renormalization is applied. To extract stimulation related components, normalized event-related potential method was used. 3. Results: From Oz channels, it is verified that facial image processing components are extracted. For lower level noise, components related to the visual stimulation were clearly shown in Oz, Pz, and Cz channels. Pz and Cz channels show differences among 3 constitutional groups in maximum around 200 msec. Especially moderate level of noise looks appropriate for diagnosis. 4. Conclusion: We verified that the visual stimulation with facial emotion might be a good candidate to evoke the differences between constitutional groups in EEG response. The differences shown in the experiment may imply that the process of emotion has distinct tendencies in latencies and sensitivity for each consitutional group. And this distinction might be related to the temperament profile of consitutional groups.
칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
Vision Transformer(ViT)는 패치 간의 관계를 학습하지만, 색상, 질감, 경계와 같은 중요한 특징을 간과할 경우 의료 분야나 얼굴 인식 등에서 성능 한계가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Pairwise Attention Reinforcement(PAR) 모델을 제안한다. PAR 모델은 학습 이미지와 참조 이미지를 인코더에 입력하여 두 이미지 간의 유사성을 계산한 후, 높은 유사성을 보이는 이미지 어텐션 스코어 맵을 매칭하여 학습 이미지의 매칭 영역을 강화한다. 이를 통해 이미지 간의 중요한 특징이 강조되며, 미세한 차이도 구별할 수 있다. 시계 그리기 검사 데이터를 사용한 실험에서 PAR 모델은 Precision 0.9516, Recall 0.8883, F1-Score 0.9166, Accuracy 92.93%를 기록하였다. 본 모델은 Pairwise Attention 방식을 이용한 API-Net 대비 12% 성능이 향상되었으며, ViT 모델 대비 2%의 성능 향상을 보였다.
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
본 연구는 인물사진의 화질 평가 요소들과 선호도와의 관계를 기반으로 감상자 중심의 인물사진 선호도 측정 프로그램의 모형을 제작하여 일반인 사용자의 높은 사용률을 목적으로 하는 제조사들에게 자동화된 제품설계 및 평가 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이미지 평가를 진행하기 위하여 이미지의 화질 측정 항목을 객관적, 주관적 항목으로 나누고, 영상처리와 통계적 방법을 통하여 정확한 평가를 진행하였다. 이미지의 화질 측정 항목은 객관적 평가항목과 주관적 평가 항목으로 나눌 수 있다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지, 노이즈를 선정하였고, 프로그램을 통해 그 수치 값을 통계적으로 분석하여 평가하였다. 주관적 평가 항목에는 노출, 컬러 톤, 인물의 구도, 인물의 위치, 아웃포커스를 선정하였고, 영상처리 방법을 적용하여 평가하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램을 통해 측정된 결과와 실제 육안으로 확인한 결과가 동일하게 나타남으로서 정확도가 매우 높은 것으로 확인할 수 있었다. 하지만 개발된 프로그램은 인물의 안면이 인식 되어야 평가를 진행할 수 있기 때문에, 향후 연구를 통해 이미지 내에 사람이 존재하는 모든 종류의 인물사진을 평가할 수 있는 프로그램을 개발해야할 필요가 있을 것이다.
현대인의 생활에 가장 큰 비중을 차지하는 자동차에도 스마트 기능의 탑재가 요구되는 실정에서 여러 가지 스마트 기기 및 스마트 방법에 대한 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트 자동차 중에서도 안전관리 시스템의 주요 핵심 사항인 음주 및 졸음 제어를 위한 시스템 개발의 일환으로, 음주를 하게 될 경우 자동차의 시동이 자동으로 걸리지 않도록 하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 영상처리를 통해 운전석의 운전자의 안면 색을 분석하여 음주 여부를 확인하는 방법을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서 개발한 음주 여부 판단 시스템은 음주를 하기 전의 얼굴 영상을 필요로 하지 않고 오로지 음주 후에만 독특하게 나타나는 얼굴의 색상 변화만을 대상으로 음주 여부를 판단 할 수 있는 방법인고로 실제 음주제어를 중심으로 한 스마트 자동차 안전 제어 시스템에 효과적으로 적용가능하리라 여겨진다. 실험은 30명을 대상으로 행해졌으며 이들을 대상으로 음주 후에 나타나는 얼굴색의 변화를 분석하였다. 끝으로 실험을 통해 도출된 결과의 통계적 유의성을 분석하고 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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