Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.580-582
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2012
본 논문에서는 얼굴검출을 통한 실시간 피부색 모델링과 거리정보를 결합하여 손 영역을 검출하고 손 움직임에 따른 방향 및 원 제스처 인식을 위한 규칙 기반 인식방법을 제안한다. 기존과는 달리 손좌표를 사용하는 대신 기존 프레임과 현재 프레임에서의 손 좌표 차이를 이용하여 제스처 구간을 설정하고 자연스러운 제스처 동작에서의 속도변화를 고려할 수 있도록 한다. 실험 데이터는 5명을 대상으로 4방향과 원을 포함하여 총 5가지 제스처를 10회씩 실행하여 획득하였다. 이들 데이터에 대한 인식 실험에서 97%의 인식률을 보였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.8
no.2
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pp.14-20
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2003
This paper presents a text extraction method of camera based document image. It is more difficult to recognize camera based document image in comparison with scanner based image because of segmentation problem due to variable lighting condition and versatile fonts. Both document binarization and character extraction are important processes to recognize camera based document image. After converting color image into grey level image, gray level normalization is used to extract character region independent of lighting condition and background image. Local adaptive binarization method is then used to extract character from the background after the removal of noise. In this character extraction step, the information of the horizontal and vertical projection and the connected components is used to extract character line, word region and character region. To evaluate the proposed method, we have experimented with documents mixed Hangul, English, symbols and digits of the ETRI database. An encouraging binarization and character extraction results have been obtained.
In this study, an image processing method for the measurement of two-phase bubbly flow is developed. Shadowgraphy images obtained by high-speed camera are used for analysis. Some bubbles are generated as single unit and others are overlapped or clustered. Single bubbles can be easily analyzed using parameters such as bubble shape, centroid, and area. But overlapped bubbles are difficult to transform clustered bubbles into segmented bubbles. Several approaches were proposed for the bubble segmentation such as Hough transform, connection point method and watershed. These methods are not enough for bubble segmentation. In order to obtain the size distribution of bubbles, we present a method of splitting overlapping bubbles using watershed and approximating them to ellipse. There is only 5% error difference between manual and automatic analysis. Furthermore, the error can be reduced down to 1.2% when a correction factor is used. The ellipse fitting algorithm developed in this study can be used to measure bubble parameters accurately by reflecting the shape of the bubbles.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7C
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pp.610-618
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2012
In this paper, using a image processing techniques to develop an color analysis program to apply the influence analysis by smoking were analyzed. So, this study was conducted to analyze is based on oriental medicine diagnosis theory, especially ocular inspection, of the right cheek area of the lung and lung function and weakness associated with it closer to white by applying IT image processing techniques based on smoking to compare the change in color according to the face. From this, 15 patients with 20 male subjects before and after smoking extract the color of the area on the right cheek, a values and b values in Lab digital color system were analyzed by smoking how to analyze what is changing. Also, health care system based on this variation reflects the individual, personalized will be constructed. Experimental results on the right cheek area approach to the color white according to the amounts of smoking, this is by smoking adversely affects lungs function that can be analyzed.
This paper proposes a face authentication system based on deep learning framework. The proposed system is consisted of face region detection and feature extraction using deep learning algorithm, and performed the face authentication using joint-bayesian matrix learning algorithm. The performance of proposed paper is evaluated by various face database , and the face image of one person consists of 2 images. The face authentication algorithm was performed by measuring similarity by applying 2048 dimension characteristic and combined Bayesian algorithm through Deep Neural network and calculating the same error rate that failed face certification. The result of proposed paper shows that the proposed system using deep learning and joint bayesian algorithms showed the equal error rate of 1.2%, and have a good performance compared to previous approach.
In this paper, we propose a correction method using phoneme unit segmentation to solve misrecognition of Korean Texts in signboard images using weighted Disassemble Levenshtein Distance. The proposed method calculates distances of recognized texts which are segmented into phoneme units and detects the best matched texts from signboard text database. For verifying the efficiency of the proposed method, a database dictionary is built using 1.3 million words of nationwide signboard through removing duplicated words. We compared the proposed method to Levenshtein Distance and Disassemble Levenshtein Distance which are common representative text string comparison algorithms. As a result, the proposed method based on weighted Disassemble Levenshtein Distance represents an improvement in recognition rates 29.85% and 6% on average compared to that of conventional methods, respectively.
This paper presents a hybrid recognition method of first moment of face image and principal component analysis(PCA). First moment is applied to reduce the dimension by shifting to the centroid of image, which is to exclude the needless backgrounds in the face recognitions. PCA is implemented by single layer neural network which has a teaming rule of Foldiak algorithm. It has been used as an alternative method for numerical PCA. PCA is 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 48 face images(12 Persons $\ast$ 4 scenes) of 64$\ast$64 pixels. 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.
In this paper, we propose a boundary based marker binary coding method for augmented reality games, which enables the marker-area to be binary coded well in any lighting environments. First, it detects the boundary after transforming an original marker image to a gray scale image, and it executes 4 way pixel extensions for all boundary pixels in order to make the boundary to closed area. Next, for all boundary pixels it compares the brightness of right and left ones of each pixel and allocates black for the lower side and white for the higher side by filling inside area thru the seeded region growing. Experimental results showed that our proposed method produces a good binary marker image recognizable in various light environments. In addition, it showed the possibility of real-time calculation by considering the result of operation speed which is 51 fps for VGA image.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.6
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pp.35-42
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2010
In this paper, the characteristics of online game addiction have been analyzed using fMRI. The fMRI images are taken from six target subjects who are around 20 years old, right-handed, and undergraduate male students with online game stimulations. The images are processed using SPM5, and statistical analysis showed following characteristics. First, online game stimuli produces an activation in BA18 of brain, and the Pearson correlation coefficient between the activation intensity of BA18 area and the addiction index value is very highly as .94. Second, the Pearson correlation coefficient is .75 between addiction index of subjects and activation index of the mesencephalon. From these observations, we found that the online game stimuli were processed as visual stimuli by subjects' brain, and the subject's brain with bigger addiction index processes more actively from the online game stimuli. Also, the online game stimuli activate the mesolimbic system, and therefore these findings may contribute for comparing the mechanism between general addiction and online game addiction.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.9
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pp.590-597
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2014
This paper proposes multi-camera system that relies on 3D views for panoramic video and distribution method about panoramic video generation algorithm by using cloud computing. The proposed monitoring system monitors the projected 3D model view, instead of individual 2D views, to detect image distortions. This can minimize compensation errors caused by parallax, thereby improving the quality of the resulting panoramic video. Panoramic video generation algorithm can be divided into registration part and compositing part. Therefore we propose off-loading method of these parts with cloud computing for panoramic video service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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