In this paper, we propose a framework that automatically suggests emotion using emotion analysis method based on facial expression change. We use Microsoft's Emotion API to calculate and analyze emotion values in facial expressions to recognize emotions that change over time. In this step, we use standard deviations based on peak analysis to measure and classify emotional changes. The difference between the classified emotion and the normal emotion is calculated, and the difference is used to recognize the emotion abnormality. We match user's emotions to relatively relaxed emotions using histograms and emotional meshes. As a result, we provide relaxed emotions to users through images. The proposed framework helps users to recognize emotional changes easily and to train their emotions through emotional relaxation.
This paper presents a method that improves the performance of the personal voice dialling system in which speaker Independent phoneme HMM's are used. Since the speaker independent phoneme HMM based voice dialing system uses only the phone transcription of the input sentence, the storage space could be reduced greatly. However, the performance of the system is worse than that of the system which uses the speaker dependent models due to the phone recognition errors generated when the speaker Independent models are used. In order to solve this problem, a new method that jointly estimates transformation vectors for the speaker adaptation and transcriptions from training utterances is presented. The biases and transcriptions are estimated iteratively from the training data of each user with maximum likelihood approach to the stochastic matching using speaker-independent phone models. Experimental result shows that the proposed method is superior to the conventional method which used transcriptions only.
In this paper, we proposed a new authentication method using video that was taken during moving a hand-held camera in front of the face. The proposed method extracted individuality from the obtained image sequences using the parametric eigenspace scheme. Changes of facial appearance through authentication trials draw continuous tracks in the low dimensional igenspace. The similarity between their continuous tracks are calculated by DP-matching to verify their identities. Experimental results confirmed that different motions and persons change the shapes of continuous tracks, so the proposed method could identify the person.
This paper presents a method for measuring and analyzing strains in sheet metal forming by stereo vision system. A better understanding and evaluation of the formability can be achieved by analyzing stain distribution in deformed sheet metals. By means of image processing technique, it is possible to get strain distribution efficiently. For measuring strain automatically and accurately, algorithms for camera calibration, grid detection, stereo matching and strain analysis has been developed and verified by experiments with GUI(Graphic User Interface).
최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.
This paper proposes dynamic thresholding scheme for fingerprint identification. As a user authentication method by fingerprint recognition technology, verification method based on 1:1 matching was mainly used in the past, but identification method based on 1:N matching is generally used recently. The control of the value of FAR is very important in the application areas such as access control and time attendance systems. This paper proposes dynamic thresholding scheme which could properly control the value of FAR according to the field of applications and size of the fingerprints database.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
현재 위치기반서비스(LBS : Location Based Service) 를 위해 사용되고 있는 위치측위 방식은 GPS 기반의 측위 방식과 이동통신망을 이용한 네트워크 기반의 측위기술들이 있다. 그러나 GPS 와 네트워크기반의 측위 방식은 비가시선 효과(NLOS) 와 중계기에 의한 전파 지연 발생 때문에 위치측위 정확도가 저하되는 문제점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 현재 CDMA 시스템에서는 패턴매칭(Pattern Matching) 알고리즘을 사용한다. 패턴매칭 알고리즘은 GPS 에 의한 위치측위 시 측정된 RF 신호의 전파 특성을 측위 된 위치와 함께 데이터베이스로 구축하여, 사용자의 측위 요청이 있을 때 수신신호의 전파특성과 데이터베이스를 비교하여 위치를 제공하는 방식이다. 그러나 패턴매칭 알고리즘은 GPS 신호를 수신할 수 없는 음영 지역과 실내 에서는 데이터베이스가 구축되어지지 않는다. 패턴매칭 알고리즘은 데이터베이스의 위치 정보가 위치측위를 요청하는 사용자의 위치를 결정하기 때문에 데이터베이스가 구축이 되지 않는 지역에서는 측위정확도의 오차가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 현재 CDMA 시스템에서 사용하는 패턴매칭 알고리즘의 위치측위 성능을 분석하고 패턴매칭 알고리즘을 이용한 위치측위 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 신호세기 예측 알고리즘을 이용하여 현재 구축이 되지 않은 지역의 데이터베이스를 구축하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘으로 데이터베이스가 없는 지역의 신호세기를 예측하여 데이터베이스를 구축한 후 패턴매칭 알고리즘의 위치측위 성능을 분석하였다.
휴대 단말기에서 전송하는 메시지는 사용자의 위치/시각/선호도와 같은 컨텍스트를 포함할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트에 따라 메시지를 분류하여 전달하는 시스템을 제안한다. 즉, 송신자가 메시지를 전송하면 메시지 전달 서버는 송신자의 컨텍스트에 따라 사전에 등록된 주소(휴대 단말기 번호, 웹 서버 주소, 이메일 주소 등)로 자동으로 메시지를 전달한다. 따라서 송신자는 수신자에 대해 여러 개의 주소를 인지할 필요가 없이 대표 주소로 전달이 가능하고 수신자는 주제별/지역별로 메시지를 분류하여 메시지를 수신할 수 있는 장점이 있다.
저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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