복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
Objectives: We conducted a qualitative study to explore the feasibility of mobile applications for self-monitoring of diet. Methods: We conducted in-depth and focus group interviews with eight laymen who had used mobile dietary applications and eight experts. Interviews were audio-recorded and analyzed using an open coding method. Results: The qualitative data of our study revealed two key themes: (1) perceptions, opinions and attitudes towards mobile applications of self-monitoring of diet and (2) future directions to improve mobile applications. Conclusions: Our qualitative study suggested the potential use of mobile applications as a food-tracking and dietary monitoring tool and the need for improved mobile applications for self-monitoring of diet. The results of our study may provide insights into how to technically improve mobile applications for self-monitoring of diet, how to utilize dietary data generated through mobile applications, and how to improve individual's health though mobile applications.
본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.
본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.
사람의 눈을 통해 획득된 시각정보는 시각적 자극을 어떻게 보는지에 대한 많은 정보를 포함하고 있는데, 아이트래킹기술을 활용하면 소비자의 시각정보를 정량적 데이터로 획득하여 분석가능하다. 이러한 측정은 소비자가 무의식적으로 느끼게 되는 감성 측정이 가능하며, 시선추적을 통한 캐릭터의 탐색반응을 계량적으로 수치화하여 직접 수집할 수 있다. 본 연구에서는 캐릭터의 관심영역(AOI)을 추적하여, 시선고정 도출 측정값 중 시선고정평균시간, 횟수, 시선방문평균시간, 횟수, 마지막으로 처음 시선고정이 일어난 평균시간을 분석하였다. 분석결과, 전체적으로 시선고정과 시선방문이 주로 이루어진 지점은 캐릭터의 몸매보다는 얼굴에서 많은 인지적 처리과정이 일어났으며 시각적 주의가 높게 나타났다. 또한 매력요소의 시각적 주의를 통해 매력요소가 캐릭터에 대한 선호도를 결정하는 중요한 요인으로 제시되고 있음을 검증할 수 있었다. 향후 본 연구결과를 토대로 더 많은 캐릭터의 추가 연구가 수행되어 정량적 해석 방법이 제시된다면 캐릭터 개발의 기초자료로 그리고 캐릭터디자인 결정시 고려해야 할 요소로 활용될 수 있을 것이다.
The development of a face robot basically targets very natural human-robot interaction (HRI), especially emotional interaction. So does a face robot introduced in this paper, named Buddy. Since Buddy was developed for a mobile service robot, it doesn't have a living-being like face such as human's or animal's, but a typically robot-like face with hard skin, which maybe suitable for mass production. Besides, its structure and mechanism should be simple and its production cost also should be low enough. This paper introduces the mechanisms and functions of mobile face robot named Buddy which can take on natural and precise facial expressions and make dynamic gestures driven by one laptop PC. Buddy also can perform lip-sync, eye-contact, face-tracking for lifelike interaction. By adopting a customized emotional reaction decision model, Buddy can create own personality, emotion and motive using various sensor data input. Based on this model, Buddy can interact probably with users and perform real-time learning using personality factors. The interaction performance of Buddy is successfully demonstrated by experiments and simulations.
The purpose of this study was to analyze the golf swing motion for a soft golf clubs and regular golf club. Soft golf is a newly developed recreational sports for all ages, including the elderly and the beginners of golf. To quantify the effect of using soft golf club, which much lighter club than regular clubs, a motion analysis has been performed using a 3D optoelectric motion tracking system that utilizes active infrared LEDs and near-infrared sensors. The subject performed swing motion using a regular golf club and a soft golf club in turn. The obtained motion capture data was used to build a 3D computer simulation model to obtain left wrist, elbow shoulder and lumbar joint force and torque using inverse and forward dynamics calculations. The joint force and torque during soft golf swing were lower than regular golf swing. The analysis gave better understanding of the effectiveness of the soft golf club.
Particle deposition in human lungs was investigated theoretically by using asymmetric five-lobe lung model. The volumes of each of the five lobes were different, thereby forming an asymmetric lung structure. The tidal volume and flow rate of each lobe were scaled according to lobar volume. The total and regional deposition with various breathing patterns were calculated by means of tracking volume segments and accounting for particle loss during inhalation and exhalation. The deposition fractions were obtained for each airway generation and lung lobe, and dominant deposition mechanisms were investigated for different size particles. Results show that the tidal volume and flow rate have a characteristic influence on particle deposition. The total deposition fraction increases with an increase in tidal volume for all particle sizes. However, flow rate has dichotomous effects: a higher flow rate results in a sharp increase in deposition for large size particles, but decreases deposition for small size particles. Deposition distribution within the lung shifts proximally with higher flow rate whereas deposition peak shifts to the deeper lung region with larger tidal volume. Deposition fraction in each lobe was proportional to its volume. Among the three main deposition mechanisms, diffusion was dominant for particles < 0.5 ${\mu}{\textrm}{m}$ whereas sedimentation and impaction were most influential for larger size particles. Impaction was particularly dominant for particles> 8 ${\mu}{\textrm}{m}$. The results may prove to be useful for estimating deposition dose of inhaled pollutant particles at various breathing conditions.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.246-252
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2020
Facial recognition is a biometric technology that is used in various fields such as user authentication and identification of human characteristics. Face recognition applications are practically used in various fields, but very few applications have been developed to improve the factory work environment. We implemented applications that uses face recognition to identify a specific employee in a factory .work environment and provide customized information for each employee. Factory workers need documents describing the work in order to do their assigned work. Factory managers can use our application to register documents needed for each worker, and workers can view the documents assigned to them. Each worker is identified using face recognition, and by tracking the worker's face during work, it is possible to know that the worker is in the workplace. In addition, as a mobile app for workers is provided, workers can view the contents using a tablet, and we have defined a simple communication protocol to exchange information between our applications. We demonstrated the applications in a factory work environment and found several improvements were required for practical use. We expect these results can be used to improve factory work environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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