Black has been the most important color of all since the ancient times when the recognition of black roused, as well as during most of the eras; and can especially be said as the main color which controlled the chronicles of fashion. The purpose of the study was to broaden the application of black color image make-up by inquiring into make-up design elemental characteristics of lines and textures, after classifying magazine illustrations and advertisement make-up images using black. The photos which made effective use of black among fashion illustrations, magazine advertisements after 2001 were classified in to each type, and make-up expression method and characteristics according to design element of each image type was analyzed. The conclusion of such study was the following. 'Erotic image' showed contrast effect between eye make-up and lip color by using pale tone or red color. 'Mannish image' emphasized form and texture of eyebrow by restraining the colors of eyelids with natural brown tone eye make-up; 'Modern image' expressed vague eyebrow to bring the sensation of the direction of eye shadow on eyelids and eye line as well as slant line to relief. 'Kitsch image' showed free and light imagery by creating unique hair style with various colors; expressing lips mostly with colors similar to skin tone or by restraining colors on lips. 'Decadence image' showed messy and foul sensation with unstandardized eye make-up and matt skin of shimmer, glossy and pale tone, also with black colored lips; 'Retro image' expressed reinterpretation of images from 1920${\sim}$1960 to contemporary styles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.19-30
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2009
In this paper, We propose a method with which we can detect facial components and face in input image. We use eye map and mouth map to detect facial components using eyes and mouth. First, We find out eye zone, and second, We find out color value distribution of skin region using the color around the eye zone. Skin region have characteristic distribution in YCbCr color space. By using it, we separate the skin region and background area. We find out the color value distribution of the extracted skin region and extract around the region. Then, detect mouth using mouthmap from extracted skin region. Proposed method is better than traditional method the reason for it comes good result with accurate mouth region.
This study has inferred the mechanism of psychological observation activities through comparison analysis of the observation data acquired from eye-tracking and their post-estimation. The results of their analysis can be summarized as the followings. First, even though the frame of analysis has been set up so that there might not be any change to the number of the sections even with any change of consecutive observation times, the fact that the time by area decreases along with the change of consecutive observation from three times to six and nine times means that the time spent on "recognition" of space information reduces in the course that the feature of observing for space information switches from "perception to recognition". Second, the subjects moves their eyes incessantly in order to acquire space information while observing the space, when it was confirmed that there was a difference between "the space which the subjects searched for information by means of observation activities" and "that which they thought they observed that remaining in their consciousness". The appreciation of this kind of difference is very significant for the analysis of observation features. Third, the short observation (0.1 second, three times of consecutive observations) is consistent with "Ares I, intensively searched = that marked as having been observed consciously" by 60%, while the long-time observation (0.3 second, 9 times of consecutive observations) had 56%, which was relatively high, of "Area I, searched intensively ${\neq}$ that marked as having been observed consciously", which means that the observation feature seen at the activities of "consciousness : unconsciousness" and "observation : search" had some change in the course of changing from "perception to recognition".
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.1
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pp.15-22
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2005
In this paper, we propose a face recognition system by using the CCD color image. We first get the face candidate image by using YCbCr color model and adaptive skin color information. And we use it initial curve of active contour model to extract face region. We use the Eye map and mouth map using color information for extracting facial feature from the face image. To obtain center point of Log-polar image, we use extracted facial feature from the face image. In order to obtain feature vectors, we use extracted coefficients from DCT and wavelet transform. To show the validity of the proposed method, we performed a face recognition using neural network with BP learning algorithm. Experimental results show that the proposed method is robuster with higher recogntion rate than the conventional method for the rotation and scale variant.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.187-193
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2008
Interface technologies for a user to control home automation system in wearable computing environment has been studied recently. This paper proposes a new interface method for a disabled person to control home automation system in wearable computing environment by using EOG sensing circuit and marker recognition. In the proposed interface method, the operations of a home network device are represented with human readable markers and displayed around the device. A user wearing a HMD, a video camera, and a computer selects the desired operation by seeing the markers and selecting one of them with eye movement from the HMD display The requested operation is executed by sending the control command for the selected marker to the home network control device. By using the EOG sensing circuit and the marker recognition system a user having problem with moving hands and fit can manipulate a home automation system with only eye movement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.2
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pp.240-244
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2007
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination fur eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2023.05a
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pp.357-358
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2023
Due to recent enhance of safety law and regulations in construction sites, safety inspectors have been more required in construction sites. However, most of them are novice for safety inspection which have not enough experience and skill. Therefore, the novice safety inspector's performance on hazard recognition needs to be improved for effective safety management. The performance of safety inspection is influenced by the inspector's experience and background because the inspection is usually conducted by the inspector's eyes. Therefore, there is a difference in safety inspection performance between novice and experienced safety managers. This study aims to analyze the gap of risk perception between novice and experienced safety managers using quantitative visual data. For this objective, this study conducted eye tracking experiments for novice and experienced group to evaluate cognitive performance of safety risk factors. The results provides the level of safety awareness based on their experience in construction safety. The limitation of this study is a lack of the number of samples used in this study and did not consider the various characteristics of the participants. If these limitations are supplemented in future research, it can be used to develop safety education contents for novice safety managers.
This paper introduces an automatic face region extraction method. This method consists of two part: face recognition and extraction of facial organs which are eye, eyebrow, nose and mouth. In first stage, we use genetic algorithms(GAs) to get face region in complex background. In second stage, we use Geometrical Face Model to textract eye, eyebrow, nose and mouth. In both stage, stochastic component is used to deal with the problems caused by had lighting condition. According to this value, blurring number is determined. Average Computation time is less than 1 sec, and using this method we can extract facial feature efficiently from several images which has different lightning condition.
Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.
In recent years, with the development of autonomous driving technology, high-performance artificial intelligence computing hardware platforms have been developed that can process multi-sensor data, object recognition, and vehicle control for autonomous vehicles. Most of these hardware platforms have been developed overseas, such as NVIDIA's DRIVE PX, Audi's zFAS, Intel GO, Mobile Eye's EyeQ, and BAIDU's Apollo Pilot. In Korea, however, ETRI's artificial intelligence computing platform has been developed. In this paper, we discuss the specifications, structure, performance, and development status centering on hardware platforms that support autonomous driving rather than the overall contents of autonomous driving technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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