본 논문에서는 현금인출기 사용자의 선글라스 및 마스크를 인식하는 시스템을 설명한다. 제안하는 시스템은 얼굴윤곽을 먼저 추출하고 이로부터 눈과 입의 위치를 추정한다. 마지막으로, 눈과 입 영역에 대해 각각 히스토그램 인덱싱 기법을 적용하여 선글라스 및 마스크를 인식한다. 눈이나 입 영역이 가려진 상태에서 얼굴윤곽 추출과 눈 및 입의 위치 추정을 위해 얼굴모양모델을 도입한다. 얼굴모양모델의 정합성능을 향상시키기 위해 2단계에 걸친 얼굴후보영역 검출을 도입하고 모델의 초기위치를 다변화하여 반복 정합을 실시한다. 배경모델에 기반한 얼굴후보영역 검출 방법의 성능을 보장하기 위해서 배경모델을 자동으로 갱신할 수 있도록 시스템을 구성한다. 실험에서는 연구실에서 획득한 영상에 대하여 시스템의 설정에 관한 실험을 제시하고 마스크 및 선글라스 인식 결과를 보인다.
본 논문에서는 코로나19 사태에 대비하여 실시간으로 마스크를 제대로 쓴 사람과 제대로 쓰지 않은 사람을 구분하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하기 위하여 모델 학습 시에 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)를 사용한다. 학습된 모델을 토대로 영상에 적용 시 하르 특징 분류기(Haar Cascade Classifier)로 얼굴을 탐지하여 마스크 여부를 판단한다.
Purpose: A lower facial contouring surgery has become a commonly performed procedure in Asia. Currently, mandibular angle sagittal ostectomy and botulinum toxin type A treatment are main procedures for aesthetic correction of a broad lower face. There are a few date to show the differences in the mandibular contouring changes between mandibular angle splitting ostectomy and botulinum toxin type A treatment. Facial golden mask is easy to apply, inexpensive, and relatively objective for evaluation of facial contour analysis. This study was designed specifically to compare the changes in lower face width after two different forms of lower facial contouring procedure using facial golden mask. Methods: Seventeen patients, aged 18 to 55 years (mean, 28.6 years), 15 women and 2 men, consented to the study and receive a contouring procedure of lower face. The patients were classified in to 2 groups. In group A, the sample consisted of 10 patients with a prominent squared mandibular angle and mandibular angle splitting ostectomy was performed. In group B, the sample consisted of 7 patients with masseteric hypertrophy and botulinum toxin type A treatment was performed. Photographs of the face were taken to record the facial change at preoperative and postoperative. The postoperative photographs were taken to considered maximal effect at 2 years after surgery in group A and 4.8 months after treatment in group B. The authors applied the facial golden mask to preoperative and postoperative photographs and horizontal ratio, which compares facial width with golden mask width, were calculated. We made an analysis of the result of horizontal ratio using SPSS. Results: Overall average horizontal ratio of pre- and postoperative photos of group A were 1.24 and 1.11, whereas overall average horizontal ratio of pre- and postoperative photos of group B were 1.19 and 1.12. The horizontal ratio decreased 10.24% in group A and 5.93% in group B. There was a statistically significant change in before and after treatment, but there was no significant change in comparing the group A and group B. Conclusions: The result from this study suggest that mandibular angle sagittal ostectomy and botulinum toxin type A treatment showed relatively satisfactory clinical effects on lower facial contouring treatment. There was no statistical significant difference within two lower facial contouring treatment. Facial golden mask is easy to apply, inexpensive, and relatively objective, so we think that facial golden mask is a good method for evaluation of lower facial contouring treatment.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권4호
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pp.283-288
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2001
In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.
환경문제에 대한 사회적 관심이 높아지면서 작업환경의 개선에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 부유분진으로부터 작업자들을 보호하는 것은 중요하다. 현재 산업체에서 가장 많이 사용되고 있는 분진 제거 방법은 면체 마스크이다. 면체 마스크는 1회용이어서 비용이 많이 들고 그 편리성에 비해 인체에 유해한 입자에 대해서는 낮은 여과 효율을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존 면체 마스크를 대체할 수 있는 새로운 형태의 흡 배기판을 가진 반면형 송기 마스크를 개발하였다. 마스크는 HEPA 휠터가 장착된 송풍기를 통과한 깨끗한 공기를 안면에 공급하게된다. 개발된 송기 마스크는 성능 테스트와 현장 테스트를 실시하였고, 매우 양호한 결과를 얻었다.
현재 COVID-19 상황에서 마스크 사용의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 마스크의 상태 모니터링을 위한 IoT기반 스마트 마스크를 제안한다. 제안한 시스템은 센서 모듈과 스마트폰 앱으로 구성된다. 센서 모듈은 온습도센서, 펄스 옥시미터로 구성된 심박 센서, BLE 칩으로 구성된다. 이러한 센서들은 BLE 칩과 I2C로 연결되어 데이터를 수집하고 전송한다. 스마트폰 앱은 안드로이드로 개발되며, 수신된 센서 데이터를 처리, 저장, 출력한다.
얼굴 인식은 표정과 포즈 또는 주변 조명변화 등 예기치 못한 영향으로 어려움이 크다. 또한 모바일 장치에서 실시간 처리를 위하여 모바일 환경의 한정된 제한이 필히 고려되어야 한다. 본 논문에서 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 얼굴 검출은 선형(Linear) 또는 위상(Phase-only) 정합 필터(Matched filter), 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 먼저 얼굴 후보 윈도우 영역은 정합필터의 출력에 의하여 추출되고 그 다음에 피부색 테스트와 에지 마스크 필터링 테스트로 검출된 후보 영역 중 오경보(False alarm) 영역이 제거된다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 JAVA를 이용하여 개발되었다. 실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 인식이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.
본 논문은 수행시간이 빠르면서 효율성이 높은 새로운 Free Rectangle 특징을 사용한 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안하는 Free Rectangle 특징은 동일한 면적의 분리가 가능한 두 개의 사각형으로 구성된 마스크로부터 정의된다. Haar-like 특징은 다양성을 높이기 위해 일반적으로 두 개 이상의 사각 영역으로 구성한 복잡한 마스크 구조를 갖는다. 하지만, 제안하는 특징 마스크는 두 사각형이 특징 윈도우 안에 놓이는 위치와 크기에 따라 효율성이 좋은 다양한 특징을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 특징은 일반 Haar-like 특징과 달리 마스크 형태에 상관없이 두 사각 영역의 화소 합의 차만 계산함으로 수행 시간을 크게 줄일 수 있다. 실세계 영상에서 제안하는 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 기법은 빠른 검출 속도와 높은 검출 결과를 보여 학습 데이터만을 바꿔 다른 물체 검출에도 쉽게 적용이 가능하다.
본 연구는 LDA 토픽모델링 분석을 적용하여 한국 내 세 번의 코로나19 대유행 시기를 기준으로 마스크와 관련된 뉴스 빅데이터를 수집, 분석하였다. 분석 결과 각 시기별 마스크라는 단어를 중심으로 언론보도가 마스크 정책과 관련된 주제에서 사건사고 위주로 바뀌어가는 것을 실증적으로 살펴볼 수 있었다. 즉 제1차 시기의 경우 마스크 생산과 공급이, 제2차 시기에서는 마스크 착용 의무화 및 관련 사건사고가, 마지막인 제 3차 시기에는 주로 사건사고 위주로 토픽이 다뤄진 것을 확인 할 수 있었다. 해당 연구를 통해 마스크 공급, 확보, 착용 외 다른 보건정보에는 상대적으로 소홀했을 가능성을 확인할 수 있었으며, 제2,3차 시기 보도가 사건사고에 치우친 부분은 향후 언론보도의 접근성 및 태도에 대한 개선점이 있음을 시사한다. 따라서 코로나19에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 보다 거시적이고 사회 전체적인 논의가 진행될 수 있도록 언론보도가 변화해야 할 것이다.
본 연구에서는 공기 정화식 마스크의 필터로 사용되는 일반적인 부직포와 전기방사 나노섬유가 코팅된 부직포에 대한 미세 구조를 분석하고 미세먼지 차단 특성을 향상 시킬 수 있는 새로운 마스크 디자인을 제안하였다. 평균적으로 $25{\mu}m$의 직경을 갖는 부직포 섬유와 달리 전기방사 방법으로 형성된 나노섬유는 그 직경이 25 nm~120 nm로 매우 작아 비표면적이 크고, 불규칙적으로 배열된 촘촘한 그물방 구조를 갖고 있었다. 일반적인 부직포 필터는 부직포 섬유 표면의 정전기력에 의해 미세먼지를 흡착할 수 있었지만, 수십 ${\mu}m$ 크기 이상의 기공이 부직포 전반에 걸쳐 존재하기 때문에, 수 ${\mu}m$ 크기를 갖는 미세먼지를 여과하는데 한계가 있었다. 반면 나노섬유가 코팅된 부직포 필터의 경우, 나노섬유의 구조적 특성으로 인해 투과성과 통기성을 유지하면서 수 ${\mu}m$ 크기의 미세먼지를 기계적으로 흡착하여 효과적으로 여과할 수 있었다. 우수한 마스크 필터의 성능과 더불어 올바른 마스크 착용이 미세먼지 차단 특성을 극대화 할 수 있는데, 이를 위해 안면부와 마스크 사이의 틈으로 미세먼지의 유입을 막을 수 있도록 안면부에 밀착이 잘 될 수 있는 새로운 마스크 디자인을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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