본 논문에서는 얼굴 표정 인식을 위한 지역미세패턴(local micro pattern)의 하나인 LBP(Local Binary Pattern) 코드의 잡음에 대한 단점을 해결하기위하여 새로운 미세패턴 방법인 LDP(Local Directional Pattern)를 제안한다. 제안된 방법은 LBP의 문제점을 해결하기 위해 $m{\times}m$ 마스크를 이용하여 8개의 방향 성분을 구하고, 이를 크기에 따라서 정렬한 후 상위 k개를 선정하여 해당 방향을 나타내는 비트를 1로 설정한다. 그리고 8개의 방향 비트를 순차적으로 연결하여 최종 패턴 코드를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 회전에 대한 영향이 적으며, 잡음에 대한 적응력이 현저히 높았다. 또한, 제안된 방법을 기반으로 얼굴의 영구적인 특징과 일시적인 특징을 함께 표현하는 새로운 지역미세패턴의 개발이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 질감영상의 마이크로패턴 간 공간적인 동시발생 빈도를 고려한 패턴인식을 제안한다. 여기서 마이크로패턴은 블록영상의 중간값에 기반한 국소이진패턴(local binary pattern : LBP)으로 추출되고, 추출된 국소이진패턴들 사이의 동시발생빈도를 고려하여 패턴인식을 수행한다. 중간값 이진패턴은 영상의 국소속성을 고려할 뿐만 아니라 잡음에 강건한 패턴분석을 위함이고, 동시발생빈도는 영상의 전역속성을 고려하여 인식성능을 좀 더 향상시키기 위함이다. 제안된 기법을 120*120 픽셀의 17개 RGB 질감 패턴영상을 대상으로 유클리디언(Euclidean) 거리에 기반한 실험결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 지역적 특성을 가지는 작은 인식기(마이크로 인식기)의 모음으로 인식기를 구현하는 다중 인식기 시스템을 제안한다. 각 학습패턴에서 k개의 이웃한 학습패턴을 추출해서 학습한 인식기를 마이크로인식기라고 한다. 각 학습패턴에는 한개 이상의 마이크로 인식기를 부여한다. 본 논문에서는 선형 커널을 사용한 SVM과 RBF 커널을 사용한 SVM등 두 가지 형태의 마이크로 인식기를 사용한다. 테스트 패턴이 인가되면 테스트패턴 주변의 마이크로인식기들 중에서 성능이 가장 좋은 것 하나를 선택한 후 선택된 인식기로 최종 클래스를 결정한다. 테스트패턴 주변에 있는 학습패턴들을 인식한 결과를 성능 측정 척도로 사용한다. Elena 데이터 베이스를 사용하여 기존의 단일 인식기, 다중 인식기 결합, 다중 인식기 선택 방법들과 인식률을 비교한 결과 제안된 방법이 우수함을 알 수 있다.
Micro pyramid pattern and its array are designed to enhance the brightness and its uniformity of LGP which is one of key parts in LCD. The designed micro pyramid patterns are fabricated on a Si-wafer first through MEMS process and then a Ni-stamper is electro-plated from the Si pattern master. Adopting the fabricated Ni-stamper, LGPs are injection molded at different mold temperatures and the fidelity of the pattern replication is estimated for each molding conditions and pattern locations. The replicated patterns are found to have some defect such as local short shot or micro weld line which are believed to have negative effect on the performance of the LGP.
We injection molded a wedge type of plate with micro prizm patterns on its surface and investigated the fidelity of replication of the micro pattern depending on the process parameter such as mold temperature, melt temperature, injection rate or packing pressure. The size of the size of the $90^{\circ}$ prizm pattern is $50{\mu}m$ and the size of the plate is about 300㎜${\times}$200㎜. The thicknesses are 2.6㎜. and 0.7mm at each edge of the wedge type of plate. The fidelity of the replication turned out quite different according to the process parameters and location of the patterns on the plate. We measured the cavity pressure and temperature in real-time during the molding to analyze the effect of the local melt pressure and temperature on the micro pattern replication.
본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.
Automatic facial expression recognition is a widely studied problem in computer vision and human-robot interaction. There has been a range of studies for representing facial descriptors for facial expression recognition. Some prominent descriptors were presented in the first facial expression recognition and analysis challenge (FERA2011). In that competition, the Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence descriptor showed the most powerful description capability. In this paper, we introduce hybrid facial representations for facial expression recognition, which have more powerful description capability with lower dimensionality. Our descriptors consist of a block-based descriptor and a pixel-based descriptor. The block-based descriptor represents the micro-orientation and micro-geometric structure information. The pixel-based descriptor represents texture information. We validate our descriptors on two public databases, and the results show that our descriptors perform well with a relatively low dimensionality.
본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위한 새로운 지역 미세 패턴 기술 방법인 Signed Local Directional Pattern(SLDP)을 제안한다. SLDP는 얼굴 영상의 텍스쳐 정보를 표현하기 위해 에지 정보를 이용한다. 이는 기존의 방법들에 비해 뛰어난 구별 성능과 효율적인 코드 생성을 가능하게 한다. SLDP는 마스크 범위 이웃 화소들을 이용하여 에지 반응 값을 계산하고 이들 중 부호를 고려하여 에지 반응 값이 큰 에지 방향 정보를 가지고 만들어진다. 이는 기존 LDP에서 구별하지 못하던 비슷한 에지구조에 밝기 값이 반대인 지역 패턴을 구별할 수 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위해 얼굴 영상을 여러 영역으로 분할하고 각 영역으로부터 SLDP코드의 분포를 계산한다. 각 분포는 얼굴의 지역적인 특징을 나타내고 이들 특징을 연결해서 얼굴 전체를 나타내는 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 생성된 얼굴 특징 벡터와 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 Cohn-Kanade 데이터베이스와 JAFFE데이터베이스에서 얼굴 표정인식을 수행했다. SLDP는 표정인식에서 기존 방법들보다 뛰어난 결과를 보여주었다.
We injection molded a thin plate with micro prism patterns on its surface and investigated the fidelity of replication of the micro pattern depending on the process parameter such as mold temperature, injection rate or packing pressure. The size of the $90^{\circ}$ prism pattern is $50{\mu}m$ and the size of the plate is $400mm{\times}400mm$. The thickness is 1mm. The fidelity of the replication turned out quite different according to the process parameters and location of the patterns of the plate. We measured the cavity pressure and temperature in real-time during the molding to analyze the effect of the local melt pressure and temperature on the micro pattern replication.
Some living thingsuse micro- or nano- structures for living in nature. Scientists and engineers made efforts to mimic them, and they succeeded in making new types of applications. They used 'Namib desert beetle' to self-filling device by moisture harvesting and 'lotus leaf' to self-cleaning device by water repelling. 'Namib desert beetle' and lotus leaf have micro-patterns on their surface, which consists of hydrophobic or hydrophilic materials [1]. Moreover, micro-patterns on the surface make self-filling or self-cleaning property enhanced because of the surface roughness. Surface roughness enhances wettability [2]. Micro-pattern is a significant factor to make the surface be functional, so we want to make new types of functional surface by micro-patterning. In this work,we make several functional micro-patterns (radial, line, and dot arrays) using maskless lithography and analyze the characteristics of each micro-pattern. In order to analyze and understand surface characteristics, micro-patterns with varying sizes are investigated. All experiments are proceeded on mr-DWL5 photo resists coated on silicon wafers in same condition. All the experiments have demonstrated good performances about hydrophobic or hydrophilic property corresponding to their material and structural combinations. In radial micro-pattern, although the surface is flat, water drops on hydrophilic radial pattern can be convergent to a middle point and water drops on hydrophobic radial pattern can be divergent from the middle point. In line array micro-pattern, water drops can roll off along only one direction in parallel with the line arrays. Such phenomena might be mainly caused by the local change of surface roughness. From these results, controlling the movement and direction of water drops is made feasible without introducing a slope, which can potentially be used for new types of applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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