This study has as its primary aims the following: to create a fashion design based on the aesthetic value of Art Nouveau which flourished from the end of 19 century to the beginning of 20 century. In this thesis, two themes, Rose Aroma and Iris Memory are selected among the flower patterns and are used to create two works. First, the Rose Aroma theme is for an evening dress of S-curve style made with Silk Jacquard based on rose image of Art Nouveau. For decoration, artificial rose and its stem, and leaves are used to highlight hip line. By such design associated with a flower garden, cubic effects are expressed as a design point. Second, the Iris Memory theme is for a wedding dress made with tulle based on Iris image of Art Nouveau. This dress has a special point in its top bra, underwear used like an outer garment, involving spangle, beads, pearl, and cubic in order to enhance its visual effect. These works are significant in presenting the development possibilities of various fashion designs by introducing Art Nouveau style into diverse modern fashions.
This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
본 논문에서는 Scale-space filtering 방법을 사용하여 홍채인식을 이용한 보안시스템을 구현 하였다. 적외선 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 Scale-space filtering과 영상의 Concavity를 이용하여 2차원 코드를 추출하여 서버에 저장된 코드와 비교하여 신분을 인식하는 방법을 사용하였다. 보안 시스템을 구현한 후 실제 홍채영상을 이용하여 실험한 후 FAR과 FRR을 측정하여 시스템의 성능을 입증하였다. 실험결과는 제안한 방법이 매우 적합하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 본 논문에서는 특정 부위 조명 방법을 제시하고 스케일 스페이스 필터링을 이용한 홍채 영상의 특징 추출방법을 활용한 시스템 구현을 소개하였다. 홍채 영상이 구해지면 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 제거한다. 이 영상은 극좌표 영상으로 변환되어 스케일 스페이스 필터링을 한다. 스페이스 필터링 영상에서 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 동일인 및 서로 다른 사람에 대해 실험한 결과, 제시한 특징추출 방법이 매우 효과적임을 보여주었다.
홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.
생체 정보를 이용한 사용자 인증은 차세대 인증 방법으로서 기존의 인증 시스템에서 급진적으로 사용되고 있는 인증 방법이다. 대부분의 생체 인증 시스템은 수집된 생체 정보가 가지는 노이즈로 인한 문제, 데이터의 품질에 대한 문제, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 비선형적인 실제 데이터를 정확하게 처리하기 위해 비선형기법인 Dual QML을 사용하고, 또한 정확한 영역을 추출하여 인증의 정확도를 증가시키는 전처리 과정을 추가로 제안하여 정확도 증가뿐만 아니라 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 앞서 발표된 Dual QML은 생체 정보로 얼굴, 장문, 귀를 사용하였다. 본 논문은 앞선 Dual QML 실험에 사용하지 않은 홍채를 생체 정보로 사용하여 홍채 인식을 위한 방법으로도 Dual QML이 우수하다는 것을 보이고자 한다. 마지막으로 실험을 통해 이에 대한 실증을 보이고자 한다.
스트레스는 매일 살아가면서 사소한 일부터 큰 충격을 받는 삶의 주요한 사건까지 다양한 요인으로부터 온다. 이는 어느 한 시기에만 나타나는 것이 아니라, 생애에 거쳐 나타나므로 지속적으로 스트레스를 관리할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 사용자 스스로 스트레스를 진단, 관리할 수 있는 홍채 분석기반 시스템을 개발하였다. 그리고 홍채진단에 의한 스트레스 지수와 설문기반의 스트레스 지수의 상관성을 분석한 후, 사용자의 스트레스 지수를 정량화하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자가 쉽게 현재 자신이 느끼고 있는 스트레스 정도를 알 수 있고, 이에 상응하여 예측되는 질병에 대한 조기 진단 및 질병예방의 하나의 방법으로 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 홍채 영역 가운데 .개인의 특징을 가장 잘 나타내는 부분을 선택하여 특징을 추출함으로써 최소한의 홍채 영역을 사용하는 빠른 개인 식별 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 먼저 흑백 CCD 카메라를 통하여 눈 영상을 획득하고, 최소 탐색 영역을 갖는 개선된 원형 에지 검출기(circular edge detector)에 의해 결정된 동공 및 홍채의 중심과 반지름을 이용하여 홍채 영역을 추출하였다. 그 다음으로 동공 중심과 홍채 중심 축 사이에서 원의 중심과 반지름을 변화시켜가면서 홍채 영역을 여러 개의 원으로 나누고 원주 상에 나타나는 일차원 홍채 신호들 가운데 개인의 특징을 가장 잘 반영하는 부분을 선택한 후 그 영역에 일차원 Gator 필터를 적용하여 홍채 특징을 추출하였다. 개인 식별은 등록 과정을 통해 미리 저장되어 있는 홍채 신호와 개인 식별을 위하여 입력된 홍채 신호 사이의 상관도(correlation) 값을 기준으로 이루어졌다. 판단을 위한 상관도에 대한 임계치 설정은 실험을 통하여 얻은 확률 분포를 이용하여 Type Ⅰ에 러율과 Type Ⅱ 에러율의 평균이 최소가 되는 점으로 결정하였다. 그 결과로 제안 시스템의 성능은 평균 에러율이 약 5.2%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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