본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 동영상의 움직임 영역을 검출한 후 얼굴 영역을 추적한다. 동영상의 움직임 검출은 연속되는 2개의 프레임을 사용하여 차영상을 구한 후, 잡음을 제거하기 위한 방법으로 메디안 필터와 침식 및 팽창연산을 사용하여 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역에서 피부색을 추출하기 위하여 표본영상의 칼라 정보를 이용하였다. 칼라정보의 MIN-MAX값을 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 피부색 영역과 배경영역을 분리하였다. 얼굴 후보영역에 대하여 CMY 칼라 공간 C 채널에서 눈을 검출하고, YIQ 칼라 공간 Q 채널에서 입을 검출하였다. 지식기반으로 검출된 눈과 입의 특징을 찾아가며 얼굴영역을 추적하였다. 실험영상으로는 10명 각각에 대하여 150프레임의 동영상 총 1,500프레임을 입력받아 실험한 결과, 1,435프레임의 영상에 대하여 움직임 영역이 검출되어 95.7%의 프레임 검출율을 보였으며, 1,401개에 대한 얼굴을 추적 97.6%의 우수한 얼굴 추적결과를 나타내었다.
본 논문에서는 컬러 비디오 시퀀스 상에서 눈과 입에 해당하는 얼굴 특징점을 고속으로 추출하는 방법을 제안한다. 자유로운 움직임을 갖는 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위해 얼굴 색상 분포를 이용한 색상 변환 영상에 움직임 검출 기법을 적용하여 움직이는 살색 부분만을 효율적으로 검출하는 색상 움직임 개념을 사용하였다. 움직임 정보는 살색의 가능성 정도에 따라 가중치가 주어지며 화소 단위의 움직임 여부를 결정하는 문턱값도 살색의 가능성 정도에 따라 적응적으로 결정된다. 눈의 색상분포와 형태소 연산자를 사용한 움직임 살색 영역에서 눈 후보 영역을 추출하고 눈과 눈썹의 상호 위치 관계를 이용하여 눈의 영역을 최종 결정한다. 입의 영역은 눈의 위치를 기준으로 입 후보 영역을 정하고 색상 히스토그램을 이용하여 입의 영역을 검출한다. 찾아진 눈과 입의 영역에서 정확한 특징점의 위치를 구하기 위해 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하였다. 실험 결과 복잡한 배경, 개인적인 편차, 얼굴의 방향과 크기 등에 영향을 받지 않고 고속으로 정확한 얼굴의 특징점을 추출할 수 있었다.
Foot-and-mouth disease (FMD) and avian influenza (AI) are highly pathogenic viral disease which affects the livestock industry worldwide. Outbreak of these viruses causes great impact in the livestock industry; thus, disease infected animals were immediately disposed. Burial is the commonly used disposal method for deceased animals. However, there is potential for secondary environmental contamination, as well as the risk that infectious agents persisting in the environment due to the limited environmental controls in livestock burial sites during the decomposition of the carcasses. Therefore, this study aimed to investigate the detection of FMD and AI viruses from animal carcass disposal sites using real-time reverse transcription PCR. Soil samples of more than three years post-burial from livestock carcass disposal sites were collected and processed RNA isolation using a commercial extraction kit. The isolated RNA of the samples was used for the detection of FMDV and AIV using qRT-PCR. Based on the qPCR assay result, no viral particle was detected in the soil samples collected from the animal disposal sites. This indicates that 3 years of burial and their carcass disposal method is efficient for the control or at least reduction of spread infections in the surrounding environment.
H. pylori는 위 뿐만 아니라 구강의 치태, 타액 등에 존재하여 구강편평태선, 재발성 아프타성 구내염, 치주질환 그리고 구취와 같은 많은 구강질환과 관련되여 있다. 구강작열감증후군은 어떠한 임상적 징후를 나타내지 않는 구강 내 통증장애로 주로 혀나 구강점막에 타는 듯 한 통증을 특징적으로 나타낸다. 구강작열감증후군의 원인으로는 국소적, 전신적 및 정신적 요인 등이 제시되고 있으나, H. pylori 균의 감염과 관련된 연구는 매우 부족하다. 이에 본 연구에서는 구강 내 H. pylori 발현 상태가 구강작열감증후군과 관련성이 있는지를 알아보고자 21명의 구강작열감증후군 환자와 21명의 대조군의 협점막, 혀의 배면 그리고 타액에서 표본을 채취한 후 nested PCR을 시행 하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. Nested PCR 분석을 시행한 후 표본채취 부위 중 한 개 이상에서 양성으로 나타난 경우가 구강작열감증후군환자에서 6명(29%), 대조군에서 3명(14%)이었다 (p>0.05). 2. 구강작열감증후군 환자의 협점막, 혀의 배면 그리고 타액에서 3명(14%), 2명(10%), 4명(19%)이 양성을 나타내었으며, 대 조군에서는 혀의 배면과 타액에서만 2명(10%) 과 1명(5%)이 양성을 나타내었다(P>0.05). 이상의 결과로 구강 내 H. pylori와 구강작열감증후군과는 관련성이 없음을 추론할 수 있었다.
구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.
엘리베이터 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 것은 도덕에 어긋나는 잘못된 일이다. 또한, 흡연은 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 법원에 제출하기 위해서이다. 엘리베이터에 탄 사람의 얼굴 주위를 부분적으로 장면 전환 검출하여 추출한다. 방법은 흰색 막대를 입에 무는 사람을 추출하는 것이다. 연기를 내뿜는 것의 추출은 향후에 진행할 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 컬러 히스토그램 방법으로 추출한다. 이렇게 추출하면 장면 전환 검출을 하지 않는 방법 보다 훨씬 추출률이 정확하다.
본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.
In this paper, a novel system for avatar motion controlling by tracking face is presented. The system is composed of three main parts: firstly, LCS (Local Cluster Searching) method based face feature detection algorithm, secondly, HMM based feature points recognition algorithm, and finally, avatar controlling and animation generation algorithm. In LCS method, face region can be divided into many small piece regions in horizontal and vertical direction. Then the method will judge each cross point that if it is an object point, edge point or the background point. The HMM method will distinguish the mouth, eyes, nose etc. from these feature points. Based on the detected facial feature points, the 3D avatar is controlled by two ways: avatar orientation and animation, the avatar orientation controlling information can be acquired by analyzing facial geometric information; avatar animation can be generated from the face feature points smoothly. And finally for evaluating performance of the developed system, we implement the system on Window XP OS, the results show that the system can have an excellent performance.
This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
In this paper, I propose a method for detection of look-alike offenders by using hidden face information. For extraction of moving objects, PRA matching is used to extract moving components, and brightness changes can be dealt with by an adaptive threshold adjusting in the proposed method. Moving objects extracted in the territory of the face region is extracted using the complexion, facial area, eyes, nose, mouth. The extracted information detected by the presence of these characteristics were likely to help judge a person. Results of the extracted face makes the recognition rate of possible murderers 90% so the usefulness of the proposed method was confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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