본 논문에서는 피부색 정보를 이용한 얼굴 후보 검출 방법과 얼굴의 구조적 특징을 이용한 얼굴 확인 방법으로 구성된 얼굴 검출 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 얼굴 후보 검출 방법은 피부색 영역과 피부색의 주변 영역에 대한 이미지 분할과 병합 알고리듬을 이용한다. 이미지 분할과 병합 알고리듬의 적용은 복잡한 이미지에 존재하는 다양한 얼굴들을 후보로 검출할 수 있다. 그리고 제안하는 얼굴 확인 방법은 얼굴을 지역적인 특징에 따라 분류 가능한 부분 얼굴 분류기를 사용하여 얼굴의 구조적 특징을 판단하고, 얼굴과 비-얼굴을 구별한다. 부분 얼굴 분류기는 학습 과정에서 얼굴 이미지만을 사용하고, 비-얼굴 이미지는 고려하지 않기 때문에 적은 수의 훈련 이미지를 사용한다. 실험 결과 제안한 얼굴 후보 검출 방법은 기존의 방법보다 평균 9.55% 많은 얼굴을 후보로 검출하였다. 그리고 얼굴/비-얼굴 분류 실험에서 비-얼굴에 대한 분류율이 99%일 때 기존의 분류기보다 평균 4.97% 높은 얼굴 분류율을 달성 하였다.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. Now We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image of man's face and measure facial figure. We should examine accuracy of position recognition in 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). 2. Methods We took a photograph of Face status with Land Mark by using 3D-AFRA. And We scanned Face status by using laser scanner(vivid 700). We analysed error average of distance between Facial Definition Points. We compare the average between using 3D-AFRA and using laser scanner. So We examined the accuracy of position recognition in 3D-AFRA at indirectly. 3. Results and Conclusions The error average of distance between Right Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5140mm and the error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5949mm in frontal image of face. The error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5308mm and the error average of distance between Left Tragion and The Other Facial Definition Points is 0.6529mm in laterall image of face. In conclusion, We assessed that accuracy of position recognition in 3D-AFRA is considerably good.
본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.
지능형 서비스를 제공하는 로봇에서 특정 사람을 인지하거나 구별하는 인식 기술은 매우 중요하다. 기존 단일 거리 얼굴 영상을 학습으로 사용한 얼굴 인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴 영상을 이용한 방법은 얼굴 인식률은 향상되지만, 사용자 협조가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 줌카메라를 통해 거리별 얼굴 영상을 획득하여 학습으로 사용하는 LDA 기반 원거리 얼굴 인식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 단일거리 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법에 비해 7.8% 향상된 성능을 보였고, 거리별 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법과 비교했을 때 8.0% 저하된 성능을 보였다. 그러나 거리별 얼굴 영상을 취득하기 위해 추가적인 시간과 사용자 협조가 요구되지 않는 장점이 있다.
This paper presents a fast algorithm for face detection from color images on internet. We use Mahalanobis distance between standard skin color and actual pixel color on IQ color space to segment skin color regions. The skin color regions are the candidate face region. Further, the locations of eyes and mouth regions are found by computing average pixel values on horizontal and vertical pixel lines. The geometry of mouth and eye locations is compared to the standard face geometry to eliminate false face regions. Our Method is simple and fast so that it can be applied to face search engine for internet.
얼굴 영역 검출은 주어진 영상에서 얼굴의 유.무, 개수 및 위치를 검출하는 것으로 본 논문은 영상에서 얼굴을 검출하는 방법으로 신경망(Neural Network)을 적용하였다. 검출률의 향상 및 오검출률의 감소, 계산량을 최대한 줄이기 위해 후보 영역의 최적화와 얼굴의 대칭성(symmetry of face)을 이용한 좌우 평균 명암도 비교방법, 평균 얼굴 (average face)을 이용한 템플릿 매칭을 사용하였고, 실험을 통해서 제안한 방법이 효과적으로 수행됨을 보였다.
높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.
From on the machining center cutting work of 5534, the characteristics such as spindle speed and feed speed fir the third point height, average spacing of roughness peaks, bearing ratio, center line average, ten point height. experiments is roughness for sampling length determine to measuring length of cutting feed speed 200, 400, 600, 800mm/min and spindle speed 800, 1000, 1200, 1400rpm. Third point height is spindle speed with most suitable cutting condition 1000rpm. Third point height is feed speed with most suitable cutting condition 400mm/min. Average spacing of roughness peaks are spindle speed with most suitable cutting condition feed speed increased to average spacing of roughness Peaks are increased. Spindle speed increased to average spacing of roughness peaks are decreased. Bearing ratio is spindle speed with feed speed increased to bearing ratio decreased. Center line average is spindle speed with most suitable cutting condition at 1200rpm feed speed with most suitable cutting condition at 200mm/min to cutting foe roughness suddenly decreased. Ten point height is spindle speed with most suitable cutting condition 1200rpm at ten point height cutting face roughness to decreased and feed speed with most suitable cutting condition 800mm/min at ten point height cutting face roughness to decreased.
The mask-face interface design should consider the face shape to improve the half mask respirator's fit ratio. This study tried to design the mask-face interface using recent Korean face data. By using the data of 1536 men's 3D face scanning (Size Korea data), head clay mock-up was made and mask-face interface line was extracted from this head mock-up. Using this interface line, the half-mask prototype was made. According to the quantitative fitting test, the proposed mask was found to be well fitted (average fit-ratio > 100). The proposed method had two advantages. 1) The method could use massive head-related anthropometric data like Size Korea data. 2) The qualitative fit test (observation) could be conducted very quickly by fitting the prototype to the head mock-up. However, this method also had several limitations. 1) The head clay mock-up could be different according to the mock-up maker. 2) The average values of the head-related anthropometric data were used to make the head mock-up. Small and large size head mock-ups should be made and tested.
본 연구의 목적은 코로나 팬데믹 시기 대학의 온라인 수업과 비대면 혼합수업의 성과와 만족도를 비교하기 위함이다. 연구는 일 대학 간호학과에서 성인간호학 강의를 수강하는 4학년 학생을 대상으로 하였으며 전면 비대면 수업에 참여한 113명과 비대면 혼합수업에 참여한 134명의 학습 성과와 수업 만족도를 비교하였다. 연구결과 비대면 혼합수업의 성과와 만족도가 전면 비대면 수업보다 통계적으로 유의하게 높았다. 코로나 팬데믹 시기를 지나오면서 대학 구성원은 수업의 질을 결정하는 요인은 대면이냐 비대면이냐 형식의 문제라기보다는 가르치는 사람의 성의와 배우는 사람의 열의가 더욱 중요함을 모두 경험했다. 따라서 교육과 학습에 대한 성의와 열의를 기본으로 하여 앞으로의 교육환경 변화에 대비한 새로운 교육방법 개발 운영, 이에 따른 효과연구는 계속되어야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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