고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
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.
펜데믹 시대가 도래하면서 비대면 수업이 실시되고 있으며, 많은 교과에서 비대면 수업의 효과에 대한 연구도 많이 진행되고 있다. 특히, 프로그래밍 수업은 지식 전달과 실습을 겸하는 특성을 가진 과목으로 비대면 수업의 경우에 학생들의 인식면에서 어떤 특성을 보여주는지 알아보기 위하여 비대면 수업과 대면 수업을 각각 실시한 후에 학생들에게 설문 조사하였다. 수업에서의 질문과 응답 용이성, 수업 내용의 이해 및 수업에의 몰입에서는 전통적인 대면 수업이 좋다고 응답한 학생수가 많았으며, 실습 시간 확보 및 수업 제어 면에서는 비대면 수업이 좋다고 응답한 학생수가 많았다. 이와 같은 연구 결과를 활용하면 효과적인 프로그래밍 수업을 계획하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.
본 연구는 비대면 수업 방식에 의해 몰입에 대한 학습동기의 영향을 검증하였다. 이를 위해서 유아교육을 전공하고 있는 101명의 대학생을 연구대상으로 선정하였다. 연구대상의 평균 연령은 22.6세이며, 비실시간 비대면 수업을 수강한 학생은 51명이며, 실시간 비대면 수업을 수강한 학생은 50명이다. 연구는 비대면 수업이 종료된 이후에 몰입 수준과 학습동기 유형을 측정하였다. 측정된 자료는 기술통계분석과 다중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 그 결과, 전체 학생을 대상으로 한 결과는 몰입에 대해 수행접근목표가 가장 많은 영향을 주었고, 숙달목표지향이 다음으로 영향을 주었다. 수행회피지향은 영향을 주지 못했다. 비실시간 비대면 수업 학생들은 수행접근목표지향이 몰입에 영향을 주었고, 실시간 비대면 수업 학생들은 숙달목표지향이 영향을 주었다. 본 연구 결과를 통해서 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 비실시간 비대면 수업은 실수와 실패가 없도록 기초적인 지식과 기능에 대한 내용을 다루어야 한다. 둘째, 비실시간 비대면 수업은 적절한 난이도를 가지고 있는 과제들을 마감 시간을 두고 수행하도록 해야 한다. 셋째, 실시간 비대면 수업은 실수와 실패에 대한 두려움을 낮추어야 한다.
For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.
Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.
코로나19 감염병 확산으로 인해 비대면진료가 일시적으로 허용되었고 지속 필요성에 대한 공감대가 커지고 있다. 그러나 현행 「의료법」은 의사와 의료인 간의 원격의료만 허용하고 있다. 비록 법률해석을 통해 의사와 환자 간의 비대면진료가 허용된다는 의견도 있지만 전체적인 법률체계를 고려할 때 허용되지 않는 것으로 보는 것이 타당하다. 그럼에도 불구하고 과학기술의 발달과 감염병 출현 시기의 단축 등을 종합적으로 고려할 때 앞으로 대면진료만을 고집하는 것은 바람직하지 않다. 따라서 안전하고 효과적인 비대면진료가 이뤄질 수 있는 방안을 고민하고 제도화하는 것이 전략적으로 필요하며, 또 중요하다. 이를 위해 앞으로 논의되어야 할 법률적 쟁점들을 미리 살펴보는 것이 이 글의 목적이다. 비대면진료를 구체적으로 규율하기 위해서는 우선 비대면진료의 범위와 대상 질환 그리고 시행 주체가 명확해야 한다. 또한 비대면진료가 시행되기 위해서는 구조적으로 시설과 장비 기준이 마련되어야 하고 기능적으로는 해당 시설과 장비를 통해 의사와 환자가 적극적으로 소통하고 정보를 실시간 교환할 수 있어야 하고 비대면진료 과정에서 발생하는 정보를 보호하기 위한 관리체계가 구체적으로 마련되어야 한다. 이처럼 비대면진료를 시행하기 위해 새롭게 정비되어야 할 내용뿐만 아니라 비대면진료를 통해 발생할 수 있는 책임의 문제와 비용의 문제도 구체적으로 정리될 필요가 있는 법적 쟁점이다.
Kim, Sanghyuk;Ban, Yuseok;Park, Changhyun;Lee, Sangyoun
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.10-12
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2015
Purpose It has been stated that patient satisfaction is the crucial factor for determining success in plastic surgery. The convergence of medical science and computer vision has made easier to satisfy patients who wants to have plastic surgery. In this paper, we try to apply 3D face modeling in plastic surgical area. Materials and Methods The author introduces a method for accurate 3D face modeling techniques using a statistical model-based 3D face modeling approach in a mirror system. Results We could successfully obtain highly accurate 3D face shape results. Conclusion The method suggested could be used for acquiring 3D face models from 2D face image and the result obtained from this could be effectively used for plastic surgical areas.
연구목적: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 이후 교육생태계의 변화가 일어났고 소방학교 역시 대면교육을 비대면 교육으로 전환 되었다. 이로 인해 교육생(소방공무원)의 교육효과는 떨어지고 만족도 역시 낮아지고 있다. 본 연구에서 비대면 실시간 원격교육의 현 실태를 살펴보고 문제점을 보완하여 이에 맞는 교육방법, 교육내용, 교육환경 등을 개선하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 비대면 실시간 원격교육에 영향을 미치는 독립변수로 시스템 환경운영, 컴퓨터의 자기효능감, 콘텐츠(교육내용, 구조, 설계 등), 적절한 상호작용으로 구성하였고, 종속변수로는 비대면 실시간 원격교육 만족도로 선정하였다. 이러한 독립변수와 종속변수에 사이에 조절변수로 학습동기와 학습태도의 적극성을 추가 구성하였다. 연구결과: 콘텐츠가 좋고 학습동기와 학습태도의 적극적 일수록 비대면 실시간 원격교육의 학습만족도가 높아졌고, 학습동기와 학습태도의 적극성이 높아지면 컴퓨터 자기효능감도 학습만족도에 긍정적 영향을 미칠 수 있다는 결과를 도출하게 되었다. 결론: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)으로 인한 비대면 실시간 교육만족을 높이기 위해 교육설계자 혹은 교수자는 학습동기와 학습태도의 적극성을 높일 수 있는 비대면 교육콘텐츠를 제공해야하고 비대면 교육시스템에 대한 사전교육을 통해 컴퓨터 자기효능감을 높여 학습자의 교육 만족도를 높여야 할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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