Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.31
no.11
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pp.1487-1499
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2007
In this study, photographs of 600 Korean females aged from 20 to 50years old were indirectly measured in Venus face 2D program. The measurements were analyzed by statistical methods. The purpose of this study was to differentiate the facial types of adult women for the beauty industry. As a result of factor analysis, 6 factors were selected the key factors of facial shape: head height(factor 1), head width(factor 2), side face width(factor 3), head width and circumference(factor 4), face length(factor 5), and side face width(factor 6). We categorized facial type into 5 groups with the previous 6 factor. 5 types were most common facial shapes: Oblong face(type 1), Square face(type 2), Oval face(type 3), Round face(type 4), Triangle face(type 5). The results of facial type analysis were showed that Round face(26.6%), Triangle face(25.3%), Oval face(22.3%), Square face(20.0%), Oblong face(5.7%).
Applying face alignment after face detection exerts a heavy influence on face recognition. Many researchers have recently investigated face alignment using databases collected from images taken at close distances and with low magnification. However, in the cases of home-service robots, captured images generally are of low resolution and low quality. Therefore, previous face alignment research, such as eye detection, is not appropriate for robot environments. The main purpose of this paper is to provide a new and effective approach in the alignment of small and blurred faces. We propose a face alignment method using the confidence value of Real-AdaBoost with a modified census transform feature. We also evaluate the face recognition system to compare the proposed face alignment module with those of other systems. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate, higher than face alignment methods using a manually-marked eye position.
This study surveyed 233 students who experienced non-face-to-face and face-to-face classes in "86 first-year, 76 second-year, and 71 third-year students" enrolled in the radiology department of universities in the Seoul metropolitan area. The main question of questionnaire consisted of a total of 14 questions, including online lectures and face-to-face lectures, use of electronic devices during classes, students' thoughts on flipped learning methods, and finally, whether it was helpful for students who were unable to participate in face-to-face classes due to COVID-19 to take classes online. The responses were composed optional to select the content of the questionnaire and descriptive to obtain open thinking from students. Comparing the significance level of responses of second and third graders based on the first graders, p>0.05 for second graders and p<0.05 for third graders, showing a significant difference in satisfaction with third graders who were greatly damaged by COVID-19 and freshmen. In conclusion, even in a situation where face-to-face lectures can be conducted, it is considered beneficial for students to conduct online lectures and face-to-face lectures according to the method of the major subject.
With the advent of the pandemic era, non-face-to-face classes are being conducted, and many studies are being conducted on the effects of non-face-to-face classes in many subjects. Since the programming class is a subject that combines knowledge transfer and practice. In the case of non-face-to-face classes, I wanted to know how students perceive them through a survey. The number of students who answered that traditional face-to-face classes were good in terms of ease of question and answer, understanding of class content and immersion in class, and more students answered that non-face-to-face classes were good in terms of securing practice time and class control. It is expected that using the results of this study will help plan effective programming lessons.
Purpose: Normal education operation was difficult in the national disaster situation of Coronavirus Infection-19. Non-face-to-face education can be an alternative to face to face education, but it is not easy to provide the same level of education. In this study, the professor of disaster management field will identify problems that can occur in the overall operation and progress of non-face-to-face education and seek ways to improve non-face-to-face education. Method: Non-face-to-face real-time education was largely categorized into pre-class, in-class, post-class, and evaluation, and case studies were conducted through the professor's case studies. Result&Conclusion: The results of the survey are as follows: First, pre-class, it was worth considering providing a non-face-to-face educational place for professors, and the need for prior education on non-face-to-face educational equipment and systems was required. In addition, it seems necessary to make sure that education is operated smoothly by giving enough notice on classes and to make efforts to develop non-face-to-face education programs for practical class. Second, communication between professor and learner, and among learners can be an important factor in non-face-to-face mid classes. To this end, it is necessary to actively utilize debate-type classes to lead learners to participate in education and enhance the educational effect through constant interaction. Third, non-face-to-face post classes, policies on the protection of privacy due to video records should be prepared to protect the privacy of professors in advance, and copyright infringement on educational materials should also be considered. In addition, it is necessary to devise various methods for fair and objective evaluation. According to the results of the interview, in the contents, which are components of non-face-to-face education, non-face-to-face education requires detailed plans on the number of students, contents, and curriculum suitable for non-face-to-face education from the design of the education. In the system, it is necessary to give the professor enough time to fully learn and familiarize with the function of the program through pre-education on the program before the professor gives non-face-to-face classes, and to operate the helpdesk, which can thoroughly check the pre-examination before non-face-to-face education and quickly resolve the problem in case of a problem.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.223-231
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2022
Covid-19, which has made a huge difference in our daily lives, has also brought major changes to our college education. As the class was changed from the traditional face-to-face class to a non face-to-face class, both teachers and students had difficulties in adapting, and problems such as the occurrence of academic achievement gaps due to non face-to-face classes were also raised. Therefore, this study aims to find out what attitudes students have toward non-face-to-face classes at universities caused by Covid-19. Accordingly, this study tried to identify the types of subjective perceptions college students have toward non-face-to-face classes by applying the Q methodology, and to suggest points for reference in the development and improvement of non-face-to-face classes in the future. Five types were found as a result of analysis using 30 P samples and 34 Q samples. First, learning efficiency-oriented type, second, class participation and communication-oriented type, third, non-face-to-face class active acceptance and utilization type, fourth, dissatisfaction type due to remote system and equipment operation errors, fifth, passive response type according to the situation to be. From the results of this study, it seems that it is necessary to develop an educational method for effective non-face-to-face class considering the characteristics of each type, and the merits of non-face-to-face classes, especially recorded lectures, in terms of learning efficiency, are evident. Therefore, even if face-to-face classes are conducted entirely at universities, it is believed that providing video-recorded lectures in class will be of great help to students' learning.
This study verified the effect of learning motivation on immersion by non-face-to-face class method. For this purpose, 101 college students majoring in early childhood education were selected as research subjects. The average age of the study subjects was 22.6 years old, and 51 students took non-real-time non-face-to-face classes, and 50 students took real-time non-face-to-face classes. The study measured the level of immersion and the type of learning motivation after the non-face-to-face class was finished. The measured data were analyzed using descriptive statistical analysis and multiple regression analysis. As a result, in the results for all students, the performance approach goal had the most influence on immersion, and the mastery goal orientation had the next effect. Performance avoidance orientation had no effect. For students in non-face-to-face classes, performance approach goal orientation had an effect on immersion, and for students in real-time non-face-to-face classes, mastery goal orientation had an effect. The implications that can be obtained from the results of this study are as follows. First, non-real-time non-face-to-face classes should cover basic knowledge and skills so that there are no mistakes and failures. Second, non-real-time non-face-to-face classes should allow tasks with appropriate difficulty to be performed with a deadline. Third, real-time non-face-to-face classes should lower the fear of mistakes and failures.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.11
no.1
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pp.23-28
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2012
In this paper, we proposed and developed a fast and efficient real time face detection and recognition which can be run on embedded system instead of high performance desktop. In the face detection process, we detect a face by finding eye part which is one of the most salient facial features after applying various image processing methods, then in the face recognition, we finally recognize the face by comparing the current face with the prepared face database using a template matching algorithm. Also we optimized the algorithm in our system to be successfully used in the embedded system, and performed the face detection and recognition experiments on the embedded board to verify the performance. The developed method can be applied to automatic door, mobile computing environment and various robot.
This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
The purpose of this study was to classify women's face types by visual distinction and to analyze the measurement of face types. A survey was conducted by subjects of 167 women's college students in Kwangju City and Chonnam area. Data were analyzed by Frequencies, Mean, one way ANOVA and Ducan's Multiple Range Test. The major results were as followed ; ·Women's face types were classified by 7 types and there were oblong shape(28.3%), egg shape(25.7%), round shape(23.9%), square shape(12.4%), inverted triangle shape(5.3%), diamond shape(3.5%), triangle shape(0.8%) in the subjects. ·From the measurements of the women's face, index of face length to face breadth was 1.38, it means that the index was different from the other refferences. And the lower face length was longer than the upper and the middle face lengths. ·Differences From those measurements like forehead breadth, face length/bizigion breath(p〈.001), bizigion breadth, bignathion slopper, stature(p〈.01) and trichion breadth, tragion-menton length(p〈.05) were significant in the classified face types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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