Front-projection type displays make it difficult to apply traditional skin color detection for human hand because the projected beam not only reaches to the screen but also to the user's hand. This paper solves this problem by modeling the distortion between original image and its final camera input. Our approach improves hand detection rate by modeling of interference effect among color channels and of intra-frame intensity and also by introducing adaptive threshold for color difference in skin region.
In this paper, we propose a real-time face detection and recognition system by using skin color informations, geometrical feature vectors of face, and facial angle informations from color face image. The proposed algorithm improved face region extraction efficiency by using skin color informations on the HSI color coordinate and face edge information. And also, it improved face recognition efficiency by using geometrical feature vectors of face and facial angles from the extracted face region image. In the experiment, the proposed algorithm shows more improved recognition efficiency as well as face region extraction efficiency than conventional methods.
This paper presents an approach for detecting and measuring human skin pigmentation. In the proposed scheme, we extract a skin area by a Gaussian skin color model that is estimated from the statistical analysis of training images and remove tiny noises through the morphology processing. A skin area is decomposed into two components of hemoglobin and melanin by an independent component analysis (ICA) algorithm. Then, we calculate the intensities of hemoglobin and melanin by using the location histogram and determine the existence of skin pigmentation according to the global and local distribution of two intensities. Furthermore, we measure the area and density of the detected skin pigmentation. Experimental results verified that our scheme can both detect the skin pigmentation and measure the quantity of that and also our scheme takes less time because of the location histogram.
This paper presents a novel approach to face detection by localizing faces as the goal-specific saliencies in a scene, using the framework of selective visual attention of a human with a particular goal in mind. The proposed approach aims at achieving human-like robustness as well as efficiency in face detection under large scene variations. The key is to establish how the specific knowledge relevant to the goal interacts with the bottom-up process of external visual stimuli for saliency detection. We propose a direct incorporation of the goal-related knowledge into the specification and/or modification of the internal process of a general bottom-up saliency detection framework. More specifically, prior knowledge of the human face, such as its size, skin color, and shape, is directly set to the window size and color signature for computing the center of difference, as well as to modify the importance weight, as a means of transforming into a goal-specific saliency detection. The experimental evaluation shows that the proposed method reaches a detection rate of 93.4% with a false positive rate of 7.1%, indicating the robustness against a wide variation of scale and rotation.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.5
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pp.9-14
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2014
Recently, various contents using human motion are developed in computer vision and game industries. If we try to apply human motion to application programs and contents, users can experience a sense of immersion getting into it so that the users feel a high level of satisfaction from the contents. In this research, we analyze human head motion using images captured from an webcam and then we apply the result of motion recognition to a game without special devices as an interface. The proposed method, first, segments human head region using an image composed of MHI(Motion History Image) and the result of skin color detection, and then we calculate the direction and distance by the MHI sequence. In experiments, the proposed method for human head motion recognition was tested for controlling a game player. From the experimental results we proved that the proposed method can make a gammer feel more immersed into the game. Furthermore, we expect the proposed method can be an interface of a serious game for medical or rehabilitation purposes.
In this paper, we present a novel vision-based method of recognizing finger actions for use in electronic appliance interfaces. Human skin is first detected by color and consecutive motion information. Then, fingertips are detected by a novel scale-invariant angle detection based on a variable k-cosine. Fingertip tracking is implemented by detected region-based tracking. By analyzing the contour of the tracked fingertip, fingertip parameters, such as position, thickness, and direction, are calculated. Finger actions, such as moving, clicking, and pointing, are recognized by analyzing these fingertip parameters. Experimental results show that the proposed angle detection can correctly detect fingertips, and that the recognized actions can be used for the interface with electronic appliances.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.34
no.3
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pp.595-601
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2017
In vivo assay of glucose detection was described using a skin tattoo film electrode (STF), and the probe was made from carbon nano tube paste modification film paper. Here in the square-wave stripping anodic working range obtained of $20-100mgL^{-1}$ within an accumulation time of 0 seconds only in sea water electrolyte solutions of pH 7.0. The relative standard deviations of 50 mg glucose that were observed of 0.14 % (n=12), respectively, using optimum stripping accumulation of 30 sec, the low detection limit (S/N) was pegged at 15.8 mg/L. The developed results can be applied to the detect of in vivo skin sensing in real time. Which confirms the results are usable for in vitro or vivo diagnostic clinical analysis.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.8
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pp.1456-1464
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2007
The research of skin-tone detection has been conducting continuously to enlarge the importance in security, surveillance and administration of the information and 'Password Control System' for using face and skin recognition in airports, harbors and general companies. As well as tile rapid diffusion of the application range in image communications and an electron transaction using wide range of communication network, the importance of the accurate detection of skin color has been augmenting recently. In this paper, it will set up the boundaries of skin colors using the information of Cb and Cr in YCbCr color model of human skin color which is from hundreds compiled portrait images for each race, and suggest a efficient yet simple structure about the skin detection which has been followed by whether the comprehension of the boundaries of skin or not with adaptive skin-range set. With the possibility of the 1D Processes which does not use any memory, it is able to be applied to relatively small-sized hardware and system such as mobile apparatuses. To add the selective mode, it is not only available the improvement of tie skin detection, but also showing the correspondent results about previous face recognition technologies using complicated algorithm.
Kim, Seung-Hun;Jung, Il-Kyun;Park, Chang-Woo;Hwang, Jung-Hoon
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.3
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pp.229-235
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2011
To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.
On living skin the chances of a successfully developing latent fingerprint are very limited. This is due to the fact that continual perspiration and rapid absorption diffuse into the lipophillic layer on skin. A study was conducted to investigate effectively developing method of latent fingerprints on human skin surfaces and pig skin likely corpse's skin. We used commercial fingerprint powder, black powders, black magnetic powder, fluorescence magnetic powder, Cyanoacrylate fuming (CA) and direct lifting methods (lifting paper, glasses and photo glossy paper). Developing of fresh fingerprints on living skin was achieved with S-powderblack, CA fuming and CA fuming following S-powder, fluorescence powder. The other powder tends to overwhelm the latent print and the background. But, latent fingerprint residue was disappeared with time after deposit on a living surface. In case of pig skin likely corpse's skin, latent fingerprint detection was achieved with CA fuming following S-powder and deposited print during 6 hr at $25^{\circ}C$, 40% relative moisture yielded excellent fingerprints with clear ridge details using 1 min CA fuming. And enhancement of fingerprint detection image using forensic light source was achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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