KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3924-3940
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2020
Dynamic hand gesture recognition(d-HGR) plays an important role in human-computer interaction(HCI) system. With the growth of hand-pose estimation as well as 3D depth sensors, depth, and the hand-skeleton dataset is proposed to bring much research in depth and 3D hand skeleton approaches. However, it is still a challenging problem due to the low resolution, higher complexity, and self-occlusion. In this paper, we propose a hand-shape feature extraction(HSFE) network to produce robust hand-shapes. We build a hand-shape model, and hand-skeleton based on LSTM to exploit the temporal information from hand-shape and motion changes. Fusion between two models brings the best accuracy in dynamic hand gesture (DHG) dataset.
A fuzzy weighted mean method on a 2D shape recognition system is introduced in this paper. The bispectrum based on third order cumulant is applied to the contour sequence of each image for the extraction of a feature vector. This bispectral feature vector, which is invariant to shape translation, rotation and scale, represents a 2D planar image. However, to obtain the best performance, it should be considered certain criterion on the calculation of weights for the fuzzy weighted mean method. Therefore, a new method to calculate weights using means by differences of feature values and their variances with the maximum distance from differences of feature values. is developed. In the experiments, the recognition results with fifteen dimensional bispectral feature vectors, which are extracted from 11.808 aircraft images based on eight different styles of reference images, are compared and analyzed.
3차원 형상화를 통한 분석이 많은 분야에서 연구 및 적용되고 있다. 3차원 형상화는 사진영상의 중첩에서 (3차원)레이저 스캐닝(laser scanning)으로 발전을 하여 가고 있으며, 각 방법이 각기 그 자체로서 발전을 해가고 있는 추세이다. 본 연구에서는 물체에 대한 데이터베이스를 구축하여 대상 이미지에 대하여 기하학적 패턴 매칭(patter matching)을 기반으로 한 인지(인식) 알고리즘을 도입하여 3차원 형상화를 통한 지질 및 지반조사를 위한 기초 기술로 활용하고자 하였다. 물체의 외형적인 성질에 기반하며 특별한 광원없이 물체를 인지할 수 있는 3차원 형상화 알고리즘은 지질 및 지반조사 분야 외에서도 많은 도움이 될 것이다.
시각 단어 재인에 영향을 미치는 변인으로는 단어 빈도, 단어 길이, 이웃단어, 단어 형태 등이 밝혀진 바 있다. 단어 형태 변인은 한글이 영어와는 글자 체계가 다르기 때문에 형태 정보가 단어 처리에 다른 방식으로 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 게스탈트의 연속성 원리를 한글에 적용하여 한글 단어의 처리 단위를 알아보고, 음절 형태가 한글 단어 재인에 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 실험 1에서는 3음절 단어를 사용하여 음절 유형(평소 읽기방향이 연속성 원리에 부합하는 '가로집자'형(예: "가"), 부합하지 않는 '세로집자'형(예: "고")과 글자 제시 방향(가로, 세로)을 조작하였다. 어휘 판단 시간의 분석 결과, 제시 방향에 상관없이 '가로집자'형의 처리 속도가 '세로집자'형보다 빨랐다. 실험 2에서는 차폐 점화를 사용하여 음절유형('가로집자'와 '세로집자'형) 및 점화 자극과 목표 자극의 시각적 관계(동일, 유사, 상이)를 조작하였다. 점화자극과 목표자극의 음절집자 형태에 따라서 수행에 차이가 있었으며 이는 음절 형태가 단어 재인에 미친다는 것을 시사한다.
The morphological analysis of wear debris can provide early a failure diagnosis in lubricated moving system. It can be effective to analyze operating conditions of oil-lubricated tribological system with shape characteristics of wear debris in a lubricant. But, in order to predict and recognize an operating condition of lubricated machine, it is needed to analyze and to identify shape characteristics of wear debris. Therefore, If the morphological characteristics of wear debris are recognized by computer image analysis using the neural network algorithm, it is possible to recognize operating condition of hydraulic driving members. In this study, wear debris in the lubricating oil are extracted by membrane filter (0.45 ${\mu}{\textrm}{m}$), and the quantitative values of shape parameters of wear debris are calculated by the digital image processing. This shape parameters are studied and identified by the artificial neural network algorithm. The result of study could be applied to prediction and to recognition of the operating condition of hydraulic driving members in lubricated machine systems.
Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".
The CDP in Korea has been enforced for conserving resources and reducing environmental pollution since March, 1999. Therefore this thesis aims to investigate the degrees of consumer participation(CP), recognition and support, and to analysis of demographic variables, consumers' psychology, and attitudes which may influence the degrees of CP recognition, and support for the CDP. The results were as follows: First, the time of surrey was found to be statistically significant in consumer recognition and support. The degree of recognition was the lowest in first time. And the degree of consumer support was the highest in first time. Second, education, employment status and house shape were found to be statistically significant. The degree of consumer recognition was the highest among junior college graduates. The employed group was found to be the highest in the degree of participation. Third, the significant factors which influenced the degree of recognition was the time of survey, the perceived difficulty, effectiveness of the Consumer Deposit Program. The perceived difficulty, the time of survey were found to be related with the degree of consumer support. The most influential variables which influenced the degree of consumer participation were house shape, the perceived effectiveness, the degree of resource recycling, job and the degree of consumer recognition.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 독순(lipreading)을 PC에서 구현하고자 한다. 간 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 독순(lipreading)을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식 단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의한다. 인식은 다차원(multi-dimensional), 다단계 라벨링 방법을 사용하여 3차원 특징벡터를 입력으로 한 이산 HMM을 사용하였다.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 논은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형살 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차인 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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