International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.346-353
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2021
In this proposal, we aim to enhance the security of systems accounts by improving the authentication techniques. We mainly intend to enhance the accuracy of the one-time passwords via including voice biometric and recognition techniques. The recognition will be performed on the server to avoid redirecting voice signatures by hackers. Further, to enhance the privacy of data and to ensure that the active user is legitimate, we propose to periodically update the activated sessions using a user-selected biometric factor. Finally, we recommend adding a pre-transaction re-authentication which will guarantee enhanced security for sensitive operations. The main novelty of this proposal is the use of the voice factor in the verification of the one-time password and the various levels of authentications for a full-security guarantee. The improvement provided by this proposal is mainly designed for sensitive applications. From conducted simulations, findings prove the efficiency of the proposed scheme in reducing the probability of hacking users' sessions.
HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.438-440
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2021
With the development of machine learning, artificial intelligence techniques are being applied in various fields. Among these fields, there is an OCR technique that converts characters in images into text. The tesseract developed by HP is one of those techniques. However, the recognition rate for recognizing characters in images is still low. To this end, we try to improve the conversion rate of the text of the image through the post-processing process that recognizes the context using the ontology.
Hyeok-Jun Ryu;Suk-Won Lee;Ju-Hyung Kim;Jae-Jun Kim
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.587-591
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2013
Measuring the process of construction operations for productivity improvement remains a difficult task for most construction companies due to the manual effort required in most activity measurement methods. There are many ways to measuring the process. But past measurement methods was inefficient. Because they needed a lot of manpower and time. So, this article focus on the vision-based object recognition and tracking methods for automated construction. These methods have the advantage of efficient that human intervention was reduced. Therefore, this article is analyzed the performance of vision-based methods in the construction sites and is expected to contribute to selection of vision-based methods.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.12
no.2
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pp.13-27
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2011
Objectives: This study aims to analyze recognition and problems of in Daegu local college students on sexual violence and figure out major factors to prevent sexual violence and to use as necessary basic resources for the improvement of individual and social recognition and effective sexual education. Methods: The Data from 255 students (85%) out of 300 excluding questionnaires with insufficient answers were under analysis using Excel Program and SPSS Win 17.0 for cross-tabulations and correlation analysis. Significance test were performed using $x^2$-test. Results: 1) As to recognition of sexual violence by gender, 88.2%(60) of male and 91.4%(171) of female students conceived the current sexual violence level is hazardous which shows female students had slightly higher recognition. 2) As to recognition of sexual education by gender, both conceived it for equipping proper value system of sex(55.9% of male & 61.5% of female student). 3) As to prevention and coping with sexual violence by gender, 58.8% of male students and 65.2% of female students answered that prevention is possible. 4) As to the correlation between sexual violence factors, it showed positive (+) correlation in the experience of sexual education and the recognition of sexual violence level, in the recognition of sexual violence level and the recognition of sexual violence responsible scope, and in the possibility of sexual violence prevention and the recognition of sexual crime prevention law. 5) As to the recognition and measurement by experience of sexual education, among those who answered the current sexual violence level was hazardous 91.8% had previous sexual education experience and 83.3% had no experience. 6) As to the recognition and measurement of sexual violence by experience of sexual violence (self-determination), those with sexual education experience (79.8%) had little experience in sexual violence than those with not (91.6%). 7) As to the recognition and measurement of sexual violence by the possibility of preventing sexual violence, it showed statistically significant difference in the reason of increase of sexual violence(p<0.01). Conclusions: Accordingly, to provide systematic and sustainable sexual education, individualized education considering gender, individual development rather than standardized group education in its teaching method is necessary, and follow-up evaluation and feed-back system should be implemented to assess achievement and recognition of sexual education.
Despite the huge potential of the practical application of emotion recognition technologies, the enhancement of the technologies still remains a challenge mainly due to the difficulty of recognizing emotion. Although not perfect, human emotions can be recognized through human images and sounds. Emotion recognition technologies have been researched by extensive studies that include image-based recognition studies, sound-based studies, and both image and sound-based studies. Studies on emotion recognition through facial expression detection are especially effective as emotions are primarily expressed in human face. However, differences in user environment and their familiarity with the technologies may cause significant disparities and errors. In order to enhance the accuracy of real-time emotion recognition, it is crucial to note a mechanism of understanding and analyzing users' personality traits that contribute to the improvement of emotion recognition. This study focuses on analyzing users' personality traits and its application in the emotion recognition system to reduce errors in emotion recognition through facial expression detection and improve the accuracy of the results. In particular, the study offers a practical solution to users with subtle facial expressions or low degree of emotion expression by providing an enhanced emotion recognition function.
This study's purpose is to present the improvement of effectiveness of security activity for international conference which can be held hereafter. On the basis of security activity problems originating in APEC that had been held in Pusan in 2005. I made up questions three times to on the members of the police, military, fire figher and Busan city civil servants who had participated in Busan APEC and recognition of possible problem and possibility of improvement on each item of questions was analyzed by Delphi Method. Also interviews with 4 security experts selected from each security agency were conducted to present improvement in each part of problem. The study result is as follows; First, the satisfactory cooperation between security agencies and self-governing body is needed for the basis of security activity in preparatory stage. Second, examining thoroughly security activity by function in activity stage. Third, giving full play to their genius by close cooperation between security agencies and self-governing body in enfourcement stage. Fourth, provision for events after this on the basis of effective estimation system in evaluation stage.
In this paper, we proposes the car plate recognition and describe the parking control system using the proposed car plate recognition algorithm. The car plate recognition system using color information and fuzzy c-means algorithm consists of the extraction part of a car plate from a car image and the recognition part of characters in the extracted car plate. This paper eliminates green noise from car image using the mode smoothing and extract plate region using green and white information of RGB color. The codes of extracted plate region is extracted by histogram based approach method and is recognized by fuzzy c-means algorithm. For experimental, we tested 80 car images. We shows that the proposed extraction method is better than that from the color information of RGB and HSI, respectively. So, we can know that the proposed car plate recognition method using fuzzy c-means algorithm was very efficient. We develop the parking control system using the proposed car plate recognition method, which showed performance improvement by the experimental results.
As the security system using facial recognition, the recognition performance depends on the environments (e. g. face expression, hair style, age and make-up etc.) For the revision of easily changeable environment, it's generally used to set up the threshold, replace the face image which covers the threshold into images already registered, and update the face images additionally. However, this usage has the weakness of inaccuracy matching results or can easily active by analogous face images. So, we propose the genetic algorithm which absorbs greatly the facial similarity degree and the recognition target variety, and has excellence studying capacity to avoid registering inaccuracy. We experimented variable and similar face images (each 30 face images per one, total 300 images) and performed inherent face images based on ingredient analysis as face recognition technique. The proposed method resulted in not only the recognition improvement of a dominant gene but also decreasing the reaction rate to a recessive gene.
Facial expression, which changes face geometry, usually has an adverse effect on the performance of a face recognition system. To improve the face recognition rate, we propose a normalization method of facial expression to diminish the difference of facial expression between probe and gallery faces. Two approaches are used to facial expression modeling and normalization from single still images using a generic facial muscle model without the need of large image databases. The first approach estimates the geometry parameters of linear muscle models to obtain a biologically inspired model of the facial expression which may be changed intuitively afterwards. The second approach uses RBF(Radial Basis Function) based interpolation and warping to normalize the facial muscle model as unexpressed face according to the given expression. As a preprocessing stage for face recognition, these approach could achieve significantly higher recognition rates than in the un-normalized case based on the eigenface approach, local binary patterns and a grey-scale correlation measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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