본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-polar 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특정 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화 된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20 명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
In this paper, we will present a method to detect human hand and recognize hand gesture. For detecting the hand region, we use the feature of human skin color and hand feature (with boundary complexity) to detect the hand region from the input image; and use algorithm of optical flow to track the hand movement. Hand gesture recognition is composed of two parts: 1. Posture recognition and 2. Motion recognition, for describing the hand posture feature, we employ the Fourier descriptor method because it's rotation invariant. And we employ PCA method to extract the feature among gesture frames sequences. The HMM method will finally be used to recognize these feature to make a final decision of a hand gesture. Through the experiment, we can see that our proposed method can achieve 99% recognition rate at environment with simple background and no face region together, and reduce to 89.5% at the environment with complex background and with face region. These results can illustrate that the proposed algorithm can be applied as a production.
A tongue shows physiological and clinicopathological changes of inner organs. Visual inspection of a tongue is not only convenient but also non-invasive. To develop an automat ic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, the separation of the tongue are a from a facial image and the detection of coatings, spots and cracks are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth as well as those of tongue furs and body are similar. The propose d method includes preprocessing with down-sampling and edge enhancement, over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading from the structure of a tongue, and correcting local minima or detecting edge with color difference. The proposed method produces the region of a segmented tongue, and then decomposes the color components of the region into hue, saturation and brightness, resulting in classifying the regions of tongue furs(coatings) into kinds of coatings and substance and segmenting them. Spots are detected by using local maxima and the variation of saturation, and cracks are searched by using local minima and the directivity of dark areas in brightness. The results illustrate the segmented region with effective information, excluding a non-tongue region and also give us accurate discrimination of coatings and the precise detection of spots and cracks. It can be used to make an objective and standardized diagnosis for an u-Healthcare system as well as a home care system.
본 논문에서는 UI 시스템에서 포인팅 장비를 대신할 수 있는 컴퓨터 비전 기반의 제스쳐 형상의 영역 비율과 크기 변화 특징을 이용한 손-동작 인터페이스를 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 손 영역 검출을 위해서 HSI 컬러 모델을 기반으로 손 영역의 피부 색상(Hue)과 채도(Saturation) 값을 혼합하여 적용함으로서 제스쳐 인식에 있어서 손 영역 이외의 피부색 영역을 제거할 수 있으며, 빛에 의한 잡음 영향을 줄이는데 효과적이다. 또한 제시되는 제스쳐의 정적인 포즈 인식이 아닌 실시간으로 변화하는 제스쳐 클리핑 영역에서의 손 영역 화소 비율과 크기 변화를 검출함으로써 계산량을 줄일 수 있으며, 보다 빠른 응답 속도를 보장한다. 제안한 컴퓨터 비전 기반의 포인팅 인터페이스는 우리가 이전 연구에서 구현한 자가 시력 측정 시스템에서 독립적인 포인팅 인터페이스로 적용한 결과, 평균적으로 86%의 제스쳐 인식률과 87%의 좌표이동 인식률을 보여 포인팅 인터페이스로의 활용도를 보였다.
This study explores newborn clothing with regard to clothing type, construction, textiles, design, size, and label placement. Related consumer complaints are also analyzed. Analysis of 50 newborn clothing items revealed six types of newborn clothing: baenaet jeogori, baenaet gown, bodysuit, one-piece, shirt and pants set, and pants. The baenaet jeogori was the most common type, and the most commonly used fasteners were ties and snaps. The following characteristics were commonly observed: front opening, long raglan sleeves, mitten cuffs, cotton fabric, white/ivory color, animal print, contrast hem, $appliqu{\acute{e}}$, and size 60. In-depth interviews of 12 mothers with children under 24 months revealed that the baenaet jeogori was the most unsatisfactory type; the shirt and pants set and bodysuit were preferred. Interviewees were dissatisfied with types of openings, expressing a preference for snaps and complaining about ties, too many snaps, metal snaps, and shoulder openings. Overly wide or narrow sleeves resulted in improper fit, and long sleeves made it difficult to dress the baby. Interviewees required diverse sleeve length options. They were dissatisfied with heavy fabric for hot and warm seasons, and with labels attached inside clothing or outside near the neckline. Mothers with particularly small or big babies complained about limited sizes. To improve current newborn clothing, additional items such as shirt and pants sets or individual pants, front opening clothing with few snaps, proper sleeve fit with diverse length options, lightweight fabric for hot and warm seasons, label placement that avoids skin irritation, and size segmentation are recommended.
본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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