본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.
국민 소득의 증가로 인해 문화 생활에 대한 관심이 크게 증가하면서 전국 미술관의 수도 함께 증가하고 있다. 하지만 다른 서비스에 비해 미술관 만족도는 상대적으로 낮은 편이다. 본 논문에서는 미술관 만족도를 높이기 위해 임베디드 시스템 환경에서 머신러닝에 기반한 관중들의 선호도에 관련된 정보를 제공하는 서비스를 제안한다. 제안된 알고리즘은 라즈베리 파이를 이용하여 임베디드 시스템을 구현했다. 관람자가 선호하는 작품과 유사한 작품을 찾아내기 위해 머신러닝을 이용하였고 여러 머신러닝 모델을 비교하여 임베디드 시스템에 적용 가능한 모델을 선정했다. 관람자의 취향에 맞는 정보를 활용하여 갤러리 전시 내용을 효과적으로 구성하여 전시 만족도를 높이고 이는 미술관 재 방문율을 높일 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 정보통신기술의 발달에 따른 미술관 전시 환경 변화의 한 흐름인 정보통신기술 (ICT) 기반 큐레이션이 미술관 관람객의 몰입과 만족도, 재방문의도에 미치는 영향 관계를 분석하는데 있다. 이를 통해 현재 많은 미술관에서 운영되고 있는 ICT 기반 큐레이션 개발과 서비스 운영관리에 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 위치기반 모바일 큐레이션을 박물관 및 미술관 등에서 제공하는 스마트폰 애플리케이션 또는 스마트 단말기를 이용하여 경험하는, 멀티미디어 전시 해설 서비스로 정의하고, 이에 대한 변수 속성으로서, 재미적 요소인 게이미피케이션(gamification), 이미지/영상 정보품질, 소리/텍스트 정보품질, 상황기반 제공성(contextual offer), 그리고 즉시접속성(instant connectivity) 등 총 5가지 속성을 제시하였다. 이 각각의 속성과 미술관 관람객의 몰입 및 만족도와의 관계, 그리고 재방문의도에 이르기까지의 영향을 밝히고자 설문지기법을 통한 실증 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 게이미피케이션만이 관람객의 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 관람객의 만족도에 유의적으로 정(+)의 영향을 미치는 것은 즉시접속성과 소리/텍스트 정보품질 요인 등이었다. 셋째, 미술관 관람객의 몰입은 만족도에 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 마지막으로, 미술관 관람객의 몰입은 재방문의도에 유의적인 영향을 미치지 않았으나, 관람만족도는 재방문의도에 대해 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
The purpose of this paper is to analyze the relationship between panoramic perception and space organization for restoration of urban environment and architecture. Panorama is a collective visual catalogue composed by series of perspective images. It is a product from continuous movements of viewer by defamilarizing real image and structuring order between city and building. Through understanding the panoramic image, the viewer is able to achieve the total image of the city. For example, achieving visual perception of the city by employing the panoramic view from different historical backgrounds and cultures, Berlin developed its urban characteristic by rebuilding panoramic view as an aesthetic device. First, this paper mention theory of panorama as an aesthetic device for shaping the city from the building. Second, this paper analyze the relationships between characteristics of panorama and historical contexts for why those panoramic views are valuable by mentioning the Altes Museum, the Berlin National Gallery, Museum of Modern Literature, and Folkwang Museum of panoramic view. In conclusion, this paper argues that visual perception such as panoramic view is the valuable device for organizing the image of the city's own identity. Constructing vision of each city influences not only shaping the city but also mapping the mental views of the building. Also, historical conditions and open spaces are one of the inherent elements combined with panoramic view for establishing urban identity. In search for good place making, it is important to understand the role of the historical context and fabric plan in shaping how a resident sees - literally, sees- their city with buildings. Berlin serve as excellent counter example in how the valuable place making panoramic mental views of urbanities take shape.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.368-391
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2018
Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.
The purpose of this study was to serve as a basis for the creation of new design. For attaining the purpose, an investigation was made into the actual condition or problems of domestic and foreign fashion design, and fashion design information was acquired from the Internet. Then, taking the acquired information as the basic data for merchandising, an attempt was made to work out an outline by using the Corel-Trace program, a widely-used computer software, and to modify it by using the Corel-Draw program. The findings of this study were as below: 1) The informations provided by domestic home-pages were largely made up of fashion news and articles on the trend of fashion, but included few of picture report. Almost all of them weren't developed into a database by item or detail. The foreign fashion design web-site were numerous in number, providing diverse information. They offered not only moving images or picture report on fashion show, leading models, photo gallery or fashion trend, but up-dated data everyday. 2) A way to create a design to meet a designer's target is recommended in this study. At first, the fashion information acquired through computer network would be handled by the Corel-Trace program. After Bitmap image would be converted into Vector image, that would be modified by the Corel-Draw program to create a design to suit a designer's target.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3144-3164
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2019
Face recognition systems have several potential applications, such as security and biometric access control. Ongoing research is focused to develop a robust face recognition algorithm that can mimic the human vision system. Face pose, non-uniform illuminations, and low-resolution are main factors that influence the performance of face recognition algorithms. This paper proposes a novel method to handle the aforementioned aspects. Proposed face recognition algorithm initially uses 68 points to locate a face in the input image and later partially uses the PCA to extract mean image. Meanwhile, the AdaBoost and the LDA are used to extract face features. In final stage, classic nearest centre classifier is used for face classification. Proposed method outperforms recent state-of-the-art face recognition algorithms by producing high recognition rate and yields much lower error rate for a very challenging situation, such as when only frontal ($0^{\circ}$) face sample is available in gallery and seven poses ($0^{\circ}$, ${\pm}30^{\circ}$, ${\pm}35^{\circ}$, and ${\pm}45^{\circ}$) as a probe on the LFW and the CMU Multi-PIE databases.
This paper presents a hybrid method for recognizing the faces by using zero mean and principal component analysis. Zero mean is applied to reduce the 1st order statistics to data nonlinearities. PCA is also used to derive an orthonormal basis which directly leads to dimensionality reduction, and possibly to feature extraction of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 20 face images(10 persons * 2 scenes) of 324*243 pixels from Yale face database. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.
기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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