KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.228-246
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2011
A 3D model based approach for a face representation and recognition algorithm has been investigated as a robust solution for pose and illumination variation. Since a generative 3D face model consists of a large number of vertices, a 3D model based face recognition system is generally inefficient in computation time and complexity. In this paper, we propose a novel 3D face representation algorithm based on a pixel to vertex map (PVM) to optimize the number of vertices. We explore shape and texture coefficient vectors of the 3D model by fitting it to an input face using inverse compositional image alignment (ICIA) to evaluate face recognition performance. Experimental results show that the proposed face representation and recognition algorithm is efficient in computation time while maintaining reasonable accuracy.
In this paper, we propose a method fur measuring the dimensions of an arbitrary object using geometric relationship between a perspective projection image and a rectangular parallelepiped model. For recognizing the vertexes of the rectangular parallelepiped surrounding an arbitrary object, the method adopts a strategy that derives the equations for vertex recognition from the geometrical relationships for image formation between 2D image and the rectangular parallelepiped model. extracts from 2D image with vertical view features (or junctions) of minimum quadrangle circumscribing an arbitrary shape object, and then recognizes vertexes from the features with the equations. Finally, the dimensions of the object are calculated from these results of vertex recognition. By the experimental results, it is demonstrated that this method is very effective to recognize the vertexes of the arbitrary objects.
본 논문은 학습하는 동안 은닉 노드의 출력에 대한 분산과 평균을 평가하는 새로운 cost function을 이용하여 불필요한 은닉 노드를 축소하는 방법을 제안한다. 제안한 cost function은 필요한 은닉 노드를 활성화시키고 불필요한 은닉 노드를 상수화 시켜 제거한다. 필기체 숫자인식을 통한 실험에서 제안한 방법은 높은 인식률과 단축된 학습 시간을 나타내며 은닉 노드의 수를 37.2%까지 축소할 수 있었다.
Recognition of IC chip pattern requires extraction of features, which have the information of vertex position and orientation. Edges are extracted and straightening algorithm is applied to the edges, so that lines are obtained. With these extracted data, the coordinate and orientation of all vertices are extracted and vertex-form matching is applied to the locally overlapped area of neighborhood frames to have global coordinate of IC chip.
본 논문에서는 음성인식, 음성합성, Motion Tracking, 3D Animation이 가능한 가상캐릭터를 구현하였다. 음성인식으로는 K-means 128 Level VQ와 MFCC의 특징패턴을 바탕으로 Discrete-HMM 알고리즘을 이용하였다. 음성합성에는 반음절 단위의 TD-PSOLA를 이용하였으며, Motion Tracking에서는 계산량을 줄이기 위해 Fast Optical Flow Like Method를 제안하고, 3D Animation 시스템은 Vertex Interpolation방법으로 Animation을 하고 Direct3D를 이용하여 Rendering을 하였다. 최종적으로 위에 나열된 시스템들을 통합하여 사용자를 계속적으로 주시하면서 사용자와 함께 구구단 게임을 할 수 있는 가상캐릭터를 구현하였다.
A 3D model based face recognition system is generally inefficient in computation time because 3D face model consists of a large number of vertices. In this paper, we propose a novel 3D face representation algorithm to reduce the number of vertices and optimize its computation time.
Facial expression recognition systems using video devices have emerged as an important component of natural human-machine interfaces which contribute to various practical applications such as security systems, behavioral science and clinical practices. In this work, we present a new method to analyze, represent and recognize human facial expressions using a sequence of facial images. Under our proposed facial expression recognition framework, the overall procedure includes: accurate face detection to remove background and noise effects from the raw image sequences and align each image using vertex mask generation. Furthermore, these features are reduced by principal component analysis. Finally, these augmented features are trained and tested using Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluation demonstrated the proposed approach over two public datasets such as Cohn-Kanade and AT&T datasets of facial expression videos that achieved expression recognition results as 96.75% and 96.92%. Besides, the recognition results show the superiority of the proposed approach over the state of the art methods.
본 논문은 한글 문자인식을 위하여 중첩형상데이타에 의한 한글 패턴의 굴곡 특징점과 정점검출에 관하여 논한 것이다. 입력된 2진 문자패턴을 거리변환법에 의한 중첩데이타로 변환하고, 데이터의 특성분석에 의한 변환값의 새로운 파일로 구성하였다. 이 두 데이터 파일로 한글 인식에 유용한 정점들을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 오인식의 원인이 되는 돌기부분의 제거, 자소 접촉 부분의 분리, 굴곡 특징 변환값에 따른 코드를 부여하도록 하였따. 여기서의 출력은 한글 문자인식에 활용될 수 있는 형태로 하였다.
In this paper, the moving distance and velocity of a single moving object are measured by sampling three frames in a two-dimensional line sequence image. The brightness of each frame is analyzed, and the bit data of their pixel are rearranged so that the difference image may be extracted. The parameters for recognition of the object are the gray level of the object, the number of vertex points and the distance between the vertex points. The moving distance obtained from the coordinate which is constructed by the bit processing of the data in the memory map of a microcomputer, and the moving velocity is obtained from the moving distance and the time interval between the first and second sampled frames.
물체의 외곽형태로부터 개념적 인식을 도출학기 위하여 사람의 직관과 부합하는 인지적 형태분할 방법을 제안하였다. 의미있는 부분과 그들의 관계로써 형태의 구조를 기술한느 표현은 인지능력을 포함하며 보다 인간적인 방법이다. 일반적으로 인고물은 많은 동직선들과 규칙성을 갖는다. 이러한 인공물의 인지적 분할을 위해서 인지실험에서 의거한 많은 규칙들을 동직선성과 규칙성의 맥락에서 적용하였다. 자연물에 관한 인지적 분할은 하나의 오목점에 대하여 선과 점들의 가능한 배치를 분석하여 이루어졌다. 분할선의 길이, 오목점에서 분할선의 수효, 오목점의 근접성, 오목점의 첨예성, 점들의 대응성과 같은 5가지의 평가기준을 가중합으로 하여 각 배치에 대한 비용함수를 계산한다. 이들 기준은 근접성, 대칭성, 단순성과 같은 사람의 지각속성을 반영한다. 가장 적합한 점은 비용함수를 계산하여 3가지 점들의 집합에서 선택된다. 상이한 종류의 형태에 대하여 수행된 실험은 사람의 직관과 호응하는 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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