Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.8
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pp.743-748
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2007
Recently, various types of camera mouse are developed using the image processing. The camera mouse showed limited performance compared to the traditional optical mouse in terms of the response time and the usability. These problems are caused by the mismatch between the size of the monitor and that of the active pixel area of the CMOS Image Sensor. To overcome these limitations, we designed a new input device that uses the face recognition as well as the speech recognition simultaneously. In the proposed system, the area of the monitor is partitioned into 'n' zones. The face recognition is performed using the web-camera, so that the mouse pointer follows the movement of the face of the user in a particular zone. The user can switch the zone by speaking the name of the zone. The multimodal mouse is analyzed using the Keystroke Level Model and the initial experiments was performed to evaluate the feasibility and the performance of the proposed system.
In this paper, We have designed a face recognition system based on the embedded Linux. This paper has an aim in embedded system to recognize the face more exactly. At first, the contrast of the face image is adjusted with lightening compensation method, the skin and lip color is founded based on YCbCr values from the compensated image. To take advantage of the method based on feature and appearance, these methods are applied to the eyes which has the most highly recognition rate of all the part of the human face. For eyes detecting, which is the most important component of the face recognition, we calculate the horizontal gradient of the face image and the maximum value. This part of the face is resized for fitting the eye image. The image, which is resized for fit to the eye image stored to be compared, is extracted to be the feature vectors using the continuous wavelet transform and these vectors are decided to be whether the same person or not with PNN, to miminize the error rate, the accuracy is analyzed due to the rotation or movement of the face. Also last part of this paper we represent many cases to prove the algorithm contains the feature vector extraction and accuracy of the comparison method.
This study discusses on the historical origin of audience movement in Korea. Most relevant studies suggest that the audience movement in Korea originated from the struggle against the Press Ethics Committee in 1964. But, this paper attempts to trace some historical cases before that time. This study analyze two historical cases in the beginning period of modern newspaper in Korea. One is the setting fire of Bakmunguk(office building of Hansung-Sunbo, the first modern newspaper in Korea) in 1884. It was caused by the anti-Japan recognition of the public, who thought that the Hansung-Sunbo was influenced by Japan in many respects. The other is the donation campaign by readers to aid the newspapers which were in a financial predicament. It was carried for the Hwangsung-Shinmun in 1903 and for the Jeguk-Shinmun in 1907. This study suggests that we may regard these two historical cases as seminal forms of audience movement, and argues that the historical origin of audience movement in Korea can be traced to the beginning period of modern newspaper.
The space where one's body lives is not only a space as the simple environment that is built with the physical factors, but also a space experienced by a movement accompanied by the concept of body perception including mental activities. In this study, the importance of the body is recognized and the meaning of the space of body perception including mental activities is understood. In this manner, the spatial unfolding phase and expression features are to be investigated through a standard of "What do they change?" by grasping those as a flexible space that changes spatial recognition. The following results have been drawn in this study; First, the application of the flexible concept in the space can give rise to the activities of an experiencing person in terms of being the object of spatial experience and appreciation. Also, the application changes a slightly static concept into a relative and dynamic space by introducing the movement. Second, the establishment of a space by a human's movement is accompanied by all perceptions and enables to perceive the space shape, the space itself and mutual communication between the spaces. Third, the expression of the human's movement in the fixed form of space lies in the extension of the fused spacial area with an observer beyond the physical spatial limitation. As human body intervenes in space, the meaning of the space has become more abundant and diverse and the space will be presented as the arena for sensitive and flexible communication as a responsive space that corresponds.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1998.11a
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pp.181-185
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1998
Recently, research and developmental direction of communication system is concurrent adopting voice data and face image in speaking to provide more higher recognition rate then in the case of only voice data. Therefore, we present a method of lipreading in speech image sequence by using the 3-D facial shape model. The method use a feature information of the face image such as the opening-level of lip, the movement of jaw, and the projection height of lip. At first, we adjust the 3-D face model to speeching face image sequence. Then, to get a feature information we compute variance quantity from adjusted 3-D shape model of image sequence and use the variance quality of the adjusted 3-D model as recognition parameters. We use the intensity inclination values which obtaining from the variance in 3-D feature points as the separation of recognition units from the sequential image. After then, we use discrete HMM algorithm at recognition process, depending on multiple observation sequence which considers the variance of 3-D feature point fully. As a result of recognition experiment with the 8 Korean vowels and 2 Korean consonants, we have about 80% of recognition rate for the plosives and vowels.
Maity, Sayan;Abdel-Mottaleb, Mohamed;Asfour, Shihab S.
Journal of Information Processing Systems
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v.16
no.1
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pp.6-29
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2020
Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.783-788
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2002
Recently, research and developmental direction of communication system is concurrent adopting voice data and face image in speaking to provide more higher recognition rate then in the case of only voice data. Therefore, we present a method of lipreading in speech image sequence by using the 3-D facial shape model. The method use a feature information of the face image such as the opening-level of lip, the movement of jaw, and the projection height of lip. At first, we adjust the 3-D face model to speeching face Image sequence. Then, to get a feature information we compute variance quantity from adjusted 3-D shape model of image sequence and use the variance quality of the adjusted 3-D model as recognition parameters. We use the intensity inclination values which obtaining from the variance in 3-D feature points as the separation of recognition units from the sequential image. After then, we use discrete HMM algorithm at recognition process, depending on multiple observation sequence which considers the variance of 3-D feature point fully. As a result of recognition experiment with the 8 Korean vowels and 2 Korean consonants, we have about 80% of recognition rate for the plosives md vowels.
Jungeun Bae;Myeongul Jung;Youngwug Cho;Hyungsook Kim;Kwanguk (Kenny) Kim
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.29
no.3
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pp.33-43
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2023
Not only emotions affect physical sensations, but they also have an impact on physical movements. The responses to emotions vary depending on the type of emotional stimuli. However, research on the effects of emotional stimuli on the activation of bodily movements has not been rigorously examined, and these effects have not been investigated in Autonomous Emotion Recognition (AER) systems. In this study, we aimed to compare the emotional responses of 20 participants to three types of emotional stimuli (words, pictures, and videos) and investigate their activation or deactivation for the AER system. Our dependent measures included emotional responses, computer-based self-reporting methods, and bodily movements recorded using motion capture devices. The results suggested that video stimuli elicited higher levels of emotional movement, and emotional movement patterns were similar across different types of emotional stimuli for happiness, sadness, anger, and neutrality. Additionally, the findings indicated that bodily changes observed during video stimuli had the highest classification accuracy. These findings have implications for future research on the bodily changes elicited by emotional stimuli.
As many functionalities such as cameras and MP3 players are converged to mobile phones, more intuitive and interesting interaction methods are essential. In this paper, we present applications and their enabling technologies for gesture interactive cell phones. They employ gesture recognition and real-time shake detection algorithm for supporting motion-based user interface and entertainment applications respectively. The gesture recognition algorithm classifies users' movement into one of predefined gestures by modeling basic components of acceleration signals and their relationships. The recognition performance is further enhanced by discriminating frequently confusing classes with support vector machines. The shake detection algorithm detects in real time the exact motion moment when the phone is shaken significantly by utilizing variance and mean of acceleration signals. The gesture interaction algorithms show reliable performance for commercialization; with 100 novice users, the average recognition rate was 96.9% on 11 gestures (digits 1-9, O, X) and users' movements were detected in real time. We have applied the motion understanding technologies to Samsung cell phones in Korean, American, Chinese and European markets since May 2005.
The purpose of this study was to analyze the recognition of secondary pre-physical education teachers' recognition for the learning athletics using Q methodology. P-sample was composed of 28 pre-secondary P·E teachers. The selected Q samples were arranged in the normal distribution form. The collected data were analyzed by factor analysis through varimax rotation using QUANL PC program. This study found four types of recognition on learning athletics. Type I is defined 'the type of recognition for education value.' Type II is defined 'the type of emphasizing assistant activities.' Type III is defined 'the type of an appeal difficulty to learn athletics skill.' Type IV is defined 'the type of emphasizing the basic movement value.' Based of the results of this study, the implications and direction to future research on athletics activities are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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