For the problem that the face image of surveillance video cannot be accurately identified due to the low resolution, this paper proposes a low resolution face recognition solution based on convolutional neural network model. Convolutional Neural Networks (CNN) model for multi-scale input The CNN model for multi-scale input is an improvement over the existing "two-step method" in which low-resolution images are up-sampled using a simple bi-cubic interpolation method. Then, the up sampled image and the high-resolution image are mixed as a model training sample. The CNN model learns the common feature space of the high- and low-resolution images, and then measures the feature similarity through the cosine distance. Finally, the recognition result is given. The experiments on the CMU PIE and Extended Yale B datasets show that the accuracy of the model is better than other comparison methods. Compared with the CMDA_BGE algorithm with the highest recognition rate, the accuracy rate is 2.5%~9.9%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.36
no.12B
/
pp.1574-1585
/
2011
This paper proposes a real-time algorithm for speed limit sign recognition for advanced safety vehicle system. The proposed algorithm uses Block-DCT in extracting features from a given ROI(Region Of Interest) instead of using entire pixel values as in previous works. The proposed algorithm chooses parts of the DCT coefficients according to the proposed discriminant factor, uses correlation coefficients and variances among ROIs from training samples to reduce amount of arithmetic operations without performance degradation in classification process. The algorithm recognizes the speed limit signs using the information obtained during training process by calculating LDA and Mahalanobis Distance. To increase the hit rate of recognition, it uses accumulated classification results computed for a sequence of frames. Experimental results show that the hit rate of recognition for sequential frames reaches up to 100 %. When compared with previous works, numbers of multiply and add operations are reduced by 69.3 % and 67.9 %, respectively. Start after striking space key 2 times.
We propose an intelligent interface algorithm using hand gesture recognition information based on artificial intelligence. This method is functionally an interface that recognizes various motions quickly and intelligently by using MediaPipe and artificial intelligence techniques such as KNN, LSTM, and CNN to track and recognize user hand gestures. To evaluate the performance of the proposed algorithm, it is applied to a self-made 2D top-view racing game and robot control. As a result of applying the algorithm, it was possible to control various movements of the virtual object in the game in detail and robustly. And the result of applying the algorithm to the robot control in the real world, it was possible to control movement, stop, left turn, and right turn. In addition, by controlling the main character of the game and the robot in the real world at the same time, the optimized motion was implemented as an intelligent interface for controlling the coexistence space of virtual and real world. The proposed algorithm enables sophisticated control according to natural and intuitive characteristics using the body and fine movement recognition of fingers, and has the advantage of being skilled in a short period of time, so it can be used as basic data for developing intelligent user interfaces.
Kim, Hong-Il;Kim, Ho-Young;Park, Hyun-Jin;Han, Jae-Hung;Kim, Jun-Bum;Kim, Do-Hyung;Han, Jeong-Ho
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
/
v.10
no.2
/
pp.86-94
/
2009
This paper deals with the creation of a new, low-cost point/position tracking system that can measure deformations in engineering structures with simple commercially widespread cameras. Though point tracking systems do exist today, such as Stereo Pattern Recognition (SPR) and Projection Moir$\acute{e}$ Interferometry (PMI) systems, they are far too costly to use to analyze small, simple structures because complex optical components such as large flashes, high-resolution cameras and data acquisition systems with several computers are required. We developed a point tracking system using commercial cameras. This system used IR LEDs and commercial IR CCD cameras to minimize the interference posed by other extraneous light sources. The main algorithm used for this system is an optical point tracking algorithm, which is composed of the point extraction algorithm and the point matching algorithm for 3-D motion estimation. a series of verification tests were performed. Then, the developed point tracking system was applied to measure deformations of an acrylic plate under a mechanical load. The measured deformations of the acrylic plate matched well with the numerical analysis results. The results indicate that the developed point tracking system is reliable enough to measure continuous deformed shapes of various engineering structures.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.20
no.3
/
pp.368-374
/
2010
Image segmentation is the basic step in the field of the image processing for pattern recognition, environment recognition, and context analysis. The Otsu's automatic threshold selection, which determines the optimal threshold value to maximize the between class scatter using the distribution information of the normalized histogram of a image, is the famous method among the various image segmentation methods. For the automatic threshold selection proposed by Otsu, it is difficult to determine the optimal threshold value by considering the sub-region characteristic of the image because the Otsu's algorithm analyzes the global histogram of a image. In this paper, to alleviate this difficulty of Otsu's image segmentation algorithm and to improve image segmentation capability, the original image is divided into several sub-images by using context fuzzy c-means algorithm. The proposed fuzzy Otsu threshold algorithm is applied to the divided sub-images and the several threshold values are obtained.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.40
no.6
/
pp.31-40
/
2003
Most face recognition systems are based on 2D images and applied in many applications. However, it is difficult to recognize a face when the pose varies severely. Therefore, head pose estimation is an inevitable procedure to improve recognition rate when a face is not frontal. In this paper, we propose a novel head pose estimation algorithm for 3D face recognition. Given the 3D range image of an unknown face as an input, we automatically extract facial feature points based on the face curvature. We propose an Error Compensated Singular Value Decomposition (EC-SVD) method based on the extracted facial feature points. We obtain the initial rotation angle based on the SVD method, and perform a refinement procedure to compensate for remained errors. The proposed algorithm is performed by exploiting the extracted facial features in the normaized 3D face space. In addition, we propose a 3D nearest neighbor classifier in order to select face candidates for 3D face recognition. From simulation results, we proved the efficiency and validity of the proposed algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.42
no.4
s.304
/
pp.43-50
/
2005
This paper proposes a new pattern recognition system combining the new adaptive feature weighting based on the genetic algorithm and the modified KNN(K Nearest-Neighbor) rules. The new feature weighting proposed herein avoids the overfitting and finds the Proper feature weighting value by determining the middle value of weights using GA. New GA operators are introduced to obtain the high performance of the system. Moreover, a class dependent feature weighting strategy is employed. Whilst the classical methods use the same feature space for all classes, the Proposed method uses a different feature space for each class. The KNN rule is modified to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments were performed with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University in Canada to show the performance of the proposed method.
In this paper, we describe a method that can recognize gestures and evaluate the degree of the gestures from sequential gesture images by using Gesture Feature Space. The previous popular methods based on HMM and neural network have difficulties in recognizing the degree of gesture even though it can classify gesture into some kinds. However, our proposed method can recognize not only posture but also the degree information of the gestures, such as speed and magnitude by calculating distance among the position vectors substituting input and model images in parametric eigenspace. This method which can be applied in various applications such as intelligent interface systems and surveillance systems is a simple and robust recognition algorithm.
In this paper, we proposed an algorithm which cognize hand pose in real time using only image. Hand recognizes using edge orientation histogram which comes under a constant quantity of 2D appearance because hand pose is intricate. This method suit hand pose recognition in real time because it extracts hand space accurately, has little computation quantify, and is less sensitive to lighting change using color information in complicated background. Method which reduces recognition error using principal component analysis method to can recognize through hand shape presentation direction change is explained. A case that hand shape changes by turning 3D also by using this method is possible to recognize. Besides, principal component space creation time is reduced remarkably because edge directional data is used.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.16
no.2
/
pp.158-163
/
2010
In this paper, we propose the location measurement algorithm of unknown tag based on RFID (Radio-Frequency IDentification) by using RSSI (Received Signal Strength Indication) and TDOA (Time Difference of Arrival) and extended Kalman filter in smart space. To do this, first, we recognize the location of unknown tag by using the RSSI and TDOA recognition methods. Second, we set the coordinate of the tag location measured by using trilateration and SX algorithm. But the tag location data measured by this method are included complex environmental error. So, we use the extended Kalman filter in order to revise error data of the tag location. Finally, we validate the applicability of the proposed method though the simulation in a complex environment.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.