Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.3
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pp.55-62
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2017
Non-negative matrix factorization (NMF) is one of the typical parts-based representation in which images are expressed as a linear combination of basis vectors that show the lcoal features or objects in the images. In this paper, we represent face images using various NMF methods and recognize their face identities based on extracted features using a learning vector quantization. We analyzed the various NMF methods by comparing extracted basis vectors. Also we confirmed the availability of NMF to the face recognition by verification of recognition rate of the various NMF methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.673-678
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2003
In this paper, we proposes a method for face recognition using HMM(hidden Markov model) and wavelet coefficients First, input images are compressed by using the multi-resolution analysis based on the discrete wavelet transform. And then, the wavelet coefficients obtained from each subband are used as feature vectors to construct the HMMs. In the recognition stage, we obtained higher recognition rate by summing of each recognition rate of wavelet subband. The usefulness of the proposed method was shown by comparing with conventional VQ and DCT-HMM ones. The experimental results show that the proposed method is more satisfactory than previous ones.
Many researchers have been interested in user authentication using biometric information, and face recognition is a lively field of study of ones in the latest biometric recognition field because of advantage that it can recognize who he/she is without touching machinery. This paper proposes method to extract eye location effectively at face detection step that is precedence work of face recognition. The iterative threshold selection was adopted to get a proper binary image and also the Gaussian filter was used to intensify the properties of eyes to extract an eye location. The correlation was adopted to verify if the eye location is correct or not. Extraction of an eye location that propose in paper as well as accuracy, considered so that may can apply to online system and showed satisfactory performance as result that apply to on line system.
Kim, Ki-Nam;Lee, Heun-Jin;Kim, Hyoung-Joon;Jung, Byunghee;Ha, Myung-Hwan;Park, Sung-Choon;Kim, Whoi-Yul
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.801-804
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2004
본 논문에서는 등장 인물 검출 및 인식과 함께 등장 인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 따라서 방송용 비디오의 중요한 특징인 등장 인물을 분석하여 효율적인 비디오 관리 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서 제안된 ACAV(Automatic Characters Analysis in Videos) 시스템은 등장 인물을 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장 인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 상용화된 등장 인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.
Yang Seung-Ji;Seo Kyong-Sok;Ro Yong-Man;Kim Sang-Kyun
Journal of Broadcast Engineering
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v.11
no.1
s.30
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pp.15-27
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2006
In this paper, a novel approach is addressed to facilitate the browsing of large collection of digital photos associated with specified person(s) in the photos. The goal of the proposed method is to exploit additional person-identity features as incorporating facial regions and peripheral clothes region associated with them. For more effective incorporation of the clothes and facial features, situation-based photo clustering is also proposed. To evaluate the efficacy of the proposed method experiment was performed with 1120 generic home photos. The experiment results showed that the proposed method outperformed the conventional method us El.g only face feature as showing the average performance of about 92% contrary to the average performance of about 70% in the conventional method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.144-149
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2013
With the increasing of service robots, human-robot interaction for natural communication between user and robots is becoming more and more important. Especially, face recognition is a key issue of HRI. Even though robots mainly use face detection and recognition to provide various services, it is still difficult to guarantee of performance due to insufficient test methods in real service environment. Now, face recognition performance of most robots is evaluation for engine without consideration for robots. In this paper, we show validity of test method using LED monitor through performance comparison of real images with from images LED monitor.
According to the survey done among the 20s of university students in Oct. 2002, the female animation characters from Korea and Japan have almost no distinction. Speaking of the features of the characters, they have big eyes, a long nose, an oval face. However, their eyes and mouths are expressed exaggeratedly, which makes them hard to get a good impression from the people. It seems that the identity of Korean female animation characters is disappearing in terms of the copycat from western animation characters. Through the research, the features of 20s of Korean and Japanese girls are compared and they were reviewed from the ideal and biological point of view. Then, the animation characters, which physiognomy has been applied, are created based on result, which I am trying to find the standard model of Korea female animation character. As an ideal point of view, it turns out that Korean has a positive reaction on the female animation characters with the cute & introspective characteristics. On the contrary, Korean has a negative reactions on the ones that were created in a biological viewpoint and has a highly sensitive and discontented characteristics. This shows that Korean do not prefer the female animation characters with highly sensitive and discontented characters. According to the survey, 73.5% of people could find the same 7 kinds of female characters which are shown frequently in the animation. This means that the oriental physiognomy is an effective way to approach to the features of the character's face depending on the characteristics of each female characters. The characters in this study are based on real face of female, but we can create the various animation characters if we apply the partial feature of distinctive each personal face.
인간과 로봇의 자연스러운 상호작용을 위하여 영상과 음성을 기반으로 한 인간-로봇 상호작용 (HRI: Human Robot Interaction) 기술들을 소개한다. URC개념의 서버/클라이언트 구조를 갖는 소프트웨어 로봇에 수행 가능한 얼굴 인식 및 검증, 준 생체정보(semi biometrics)를 이용한 사용자 인식, 제스처인식, 화자인식 및 검증, 대화체 음성인식 기술들에 대하여 살펴본다. 이러한 인간-로봇 상호작용 기술들은 초고속 인터넷과 같은 IT 인프라를 이용하는 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 기반의 지능형 서비스 로봇을 위한 핵심기술로서 사용되어진다.
With the five-day workweek system in bank and the increased usage of ATM(Automatic Toller Machine), it is required that the financial crime using stolen credit card should be prevented. Though a CCTV camera is usually installed in near ATM, an intelligent criminal can cheat it disguising himself with sunglass or mask. In this paper, we propose facial feature verification system which can detect whether the user's face can be Identified or not, using image processing algorithm and SVM(Support Vector Machine). Experimental results show that FAR(Error Rate for accepting a disguised man as a non-disguised one) is 1% and FRR(Error Rate for rejecting a normal/non-disguised man as a disguised one) is 2% for training data. In addition, it shows the FAR of 2.5% and the FRR of 1.43% for test data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.2
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pp.397-404
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2013
This paper propose the hardware architecture of face detection hardware system using the AdaBoost algorithm. The proposed structure of face detection hardware system is possible to work in 30frame per second and in real time. And the AdaBoost algorithm is adopted to learn and generate the characteristics of the face data by Matlab, and finally detected the face using this data. This paper describes the face detection hardware structure composed of image scaler, integral image extraction, face comparing, memory interface, data grouper and detected result display. The proposed circuit is so designed to process one point in one cycle that the prosed design can process full HD($1920{\times}1080$) image at 70MHz, which is approximate $2316087{\times}30$ cycle. Furthermore, This paper use the reducing the word length by Overflow to reduce memory size. and the proposed structure for face detection has been designed using Verilog HDL and modified in Mentor Graphics Modelsim. The proposed structure has been work on 45MHz operating frequency and use 74,757 LUT in FPGA Xilinx Virtex-5 XC5LX330.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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