In this paper, we proposed a digital watermarking for color still image using the characteristics of human visual system and the achromatic block information. We use a binary watermark signal and insert watermark signal in the chromatic component region of YCrCb color space. In order to extract the watermark signal, we extracted the watermark signal by presuming that modified pattern of chromatic saturation without using original an image. Experimental results show that the proposed watermarking method has a good performance to embed watermark signal and extract one.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.105-110
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2008
Human being recognizes emotion fusing information of the other speech signal, expression, gesture and bio-signal. Computer needs technologies that being recognized as human do using combined information. In this paper, we recognized five emotions (normal, happiness, anger, surprise, sadness) through speech signal and facial image, and we propose to method that fusing into emotion for emotion recognition result is applying to multimodal method. Speech signal and facial image does emotion recognition using Principal Component Analysis (PCA) method. And multimodal is fusing into emotion result applying fuzzy membership function. With our experiments, our average emotion recognition rate was 63% by using speech signals, and was 53.4% by using facial images. That is, we know that speech signal offers a better emotion recognition rate than the facial image. We proposed decision fusion method using S-type membership function to heighten the emotion recognition rate. Result of emotion recognition through proposed method, average recognized rate is 70.4%. We could know that decision fusion method offers a better emotion recognition rate than the facial image or speech signal.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.149-154
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2015
Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.
This study proposes a lower-limb exoskeleton system that is controlled by a wearer's muscle activity. This system is designed by following procedure. First, analyze the muscle activation patterns of human leg while walking. Second, select the adequate actuator to support the human walking based on calculation of required force of knee joint for step walking. Third, unit type knee and ankle orthotics are integrated with selected actuator. Finally, using this knee-assistive system (KAS) and developed muscle stiffness sensors (MSS), the muscle activity pattern of the subject is analyzed while he is walking on the stair. This study proposes an operating algorithm of KAS based on command signal of MSS which is generated by motion intent of human. A healthy and normal subject walked while wearing the developed powered-knee exoskeleton on his/her knees, and measured effectively assisted plantar flexor strength of the subject's knees and those neighboring muscles. Finally, capabilities and feasibility of the KAS are evaluated by testing the adapted motor pattern and the EMG signal variance while walking with exoskeleton. These results shows that developed exoskeleton which controlled by muscle activity could help human's walking acceptably.
인체 전자기장 신호를 검출하여 동작 인식에 이용하는 비접촉방식의 방법은 시간과 공간의 제약이 기존의 시스템보다 덜하므로 관련 연구들이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 비접촉방식의 인체전기장 신호를 검출할 수 있는 하드웨어를 구현하여 이를 디지털 파형화 하여 인식률을 높일 수 있는 회로시스템을 설계하였다. 차동 증폭회로의 구현과 비교기를 연동한 디지털 파형화를 위한 회로 시스템을 시뮬레이션과 결합하여 PCB화한 후/ 설계된 전체 회로 시스템에 대한 특성평가를 수행하였다.
Railroad shunting movements connecting and disconnecting train sets are very susceptible to human errors since they depend on human decision-making and action procedure that are variable to situation to situation. Nevertheless, in the investigation of railroad accidents, all the accident causes related with human factors have merely been categorized as 'careless treatment' of the workers without any systematic approach of behavioral sciences or the analysis of human errors. In this research, therefore, 137 accident cases occurred during railroad shunting movements and 435 accident cases occurred during driving were analyzed with a special interest of human errors. According to results, the traditional accident investigation scheme used for last several decades did not seem to be appropriate for catching up true accident causes with respect to human errors. In addition, both signal men and locomotive drivers made many mistakes in judgement/action stage while the former mainly commit judgement tasks where as the latter mainly commit cognition tasks. Ant those tasks such as 'confirmation of signal and route', 'location check-up of connected train sets', and 'route identification for a shift of track' ranked highly for accident susceptibility.
The proliferation of digitized media(audio, image and video) is creating a processing need for copyright enforcement schemes that protect copyright ownership. we argue that a watermark must be placed in perceptually significant components of a signal if it is to be robust to signal distortions and malicious attack. In this paper, RGB coordinate image is transformed into LUV coordinate, it include the characteristics of, Human vision and then the UV component is transformed into NxN block DCT transform. we propose a technique for embedding the watermark of visually recognizable mark into the middle frequency domain of image.
This study describes a system for human sensibility evaluation using PPG(photoplethysmogram) signal and biofeedback algorithm to respond the bad(negative) mood. For this objective, PPG signals for two emotional states(positive/negative) are collected. To evoke the test emotions, happy(or joyful) and sad(or irritating) movie files are collected and played in subjects' monitor. From the acquired PPG signal, the heart rate variability(HRV) is calculated. Using the HRV and its FFT spectra, the human sensibility is evaluated. Since the heart is a representative organ which is controlled by the autonomic nervous system(ANS), the ANS may reflect the changes in emotion. The biofeedback algorithm is designed with motion image player interacting with the results of the sensibility evaluation. It was shown that HRV was changed according to the subject's emotions. Accordingly, the sensibility evaluation test showed feasibility of the our method.
We develop the signal processing method for implementing the human perceptual variant on frequency and space. The human visual perceptual sensitivity varies as frequency components and the human perceivable resolution diminishes as the distances further from the eye-focused point. For realizing the frequency sensitivity, we developed the signal direction adaptive multiband energy scaling method to weight the frequency components. The low-pass filtering is designed on the developed energy scaling method for diminishing perceivable resolutions as the deviated distance from the eye-focused point. The developed method not only enhances the frequency components of image signals at the eye-focused region but also smoothes non-perceivable detailed image signals at non-focused regions. The proposed method is verified by the subjective and objective evaluations that it can improve human perceptual visual quality.
Emotion recognition plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between humans and computer. Most of previous work on emotion recognition focused on extracting emotions from face, speech or EEG information separately. Therefore, a novel approach is presented in this paper, including face, speech and EEG, to recognize the human emotion. The individual matching scores obtained from face, speech, and EEG are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. In the experiment results, the proposed approach gives an improvement of more than 18.64% when compared to the most successful unimodal approach, and also provides better performance compared to approaches integrating two modalities each other. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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