In this paper, we propose face feature extraction algorithm through stereo image's matching value. The proposed algorithm detected face region by change the RGB color space of skin color information to the YCbCr color space. Applying eye-template from extracted face region geometrical feature vector of feature about distance and lean, nose and mouth between eye extracted. And, Proposed method could do feature of eyes, nose and mouth through stereo image's matching as well as 2D feature information extract. In the experiment, the proposed algorithm shows the consistency rate of 73% in distance within about 1m and the consistency rate of 52%in distance since about 1m.
As the development of mobile devices, mobile phones are equipped with many features. Video-call feature is one of them. In this paper, we present distance measurement between speaker and smart-phone using multiple color spaces and multiple thresholds. first, detect face based on skin color information. and second, measure distance between speaker and smart-phone using the detected face region. Especially, the first considering point in the development of face area detection is real-time processing and the second point is robustness to solve the problems of face detection errors due to rapid change of object movement, lighting and background between adjacent frames.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.3_4
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pp.515-526
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2002
The purpose of this study will find out the primary element of point make-up image perception, the point make-up image perception by point make-up trend and demographic variables such as sex and age. And this study will show the preferences of the point make-up. This study is based on the quasi-experimental study method with contents analysis method and experimental method. And content ana]isis is primarily based on the color trend and cosmetics colors which were suggested by a fashion magazine. Experiment was conducted by gathering opinions by poll, with the model wearing different make-ups and checking the typical reactions of people. To summarize, sex and age were found out to be influential variable to distinguish color perception abilities. This could verify that point make-up was important factor, influencing on the face image perception. also, face make-up effect could be maximized with Natural or common color groups rather than trend-oriented color group selections. And the polled preferred Natural color group with no point make-up or Classic color group to any other color group.
The purpose of this thesis is in investigating the Korean twenties face color, according to the seasons, thus presenting a sample Korean Facial Color Map. The face is divided into 20 parts to take measures, and investigated through the four seasons. Minolta Chrome Meter CR-200 has been used for taking measures of the face color. Measuring subjects and area are, University students of both sex, living in the Suncheon. They are of ages the twenties. Classified measuring values of the skin colors are expressed following to the A. H. Munsell's color system. The result of this study is as followed. When comparing parts among male and female(make-up and no make-up) groups for changes with seasonal hue and value of a face color, differences have been sighted among these three groups following the seasons ; Spring(March), Summer(June), Autumn (September) and Winter(December). According to the result of Duncan's proof, the differences of the women group with the make-up attitude was shown only in value from Summer and Autumn, but no differences have been sighted between the make-up group and the no make-up group, concerning hue. Concerning hue, it was shown that men had a redder hue than women in all seasons. In Spring, both men and women had the strongest red hue, then from Summer to Autumn a strong yellowish hue appeared, to make place to a diverse coloring in Winter, followed by a reddish hue, to start all over again. Value number proved to be lower in the Summer and Autumn for the no make-up group when compared to the make-up group, showing an averaging high number for all seasons when putting on make-up; and men value number shows the lowest of the three groups.
Ye Soo-Young;Lee Seon-Bong;Kum Dae-Hyun;Kim Hyo-Sung;Nam Ki-Gon
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.3
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pp.95-101
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2006
A face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interaction. In this paper, we propose a progressive threshold method to detect human faces in real time. The consecutive face images are acquired from camera and transformed into YCbCr color space images. The skin color of the input images are separated using a skin color filter in the YCbCr color space and some candidated face areas are decided by connected component analysis. The intensity equalization is performed to avoid the effect of many circumstances and an arbitrary threshold value is applied to get binary images. The eye area can be detected because the area is clearly distinguished from others in the binary image progressive threshold method searches for an optimal eye area by progressively increasing threshold from low values. After progressive thresholding, the eye area is normalized and verified by back propagation algorithm to finalize the face detection.
A face recognition is currently the field which many research have been processed actively. But many problems must be solved the previous problem. First, We must recognize the face of the object taking a location various lighting change and change of the camera into account. In this paper, we proposed that new method to find feature within fast and correct computation time after scanning PC camera and ID card picture. It converted RGB color space to YUV. A face skin color extracts which equalize a histogram of Y ingredient without the Luminance. After, the method use V' ingredient which transforms V ingredient of YUV and then find the face feature. The result of the experiment shows getting correct input face image from ID Card picture and camera.
In this paper, a new face tracking algorithm is proposed. The CamShift (Continuously adaptive mean SHIFT) algorithm shows unstable tracking when there exist objects with similar color to that of face in the background. This drawback of the CamShift is resolved by the proposed algorithm using Kinect's pixel-by-pixel depth information and the skin detection method to extract candidate skin regions in HSV color space. Additionally, even when the target face is disappeared, or occluded, the proposed algorithm makes it robust to this occlusion by the feature point matching. Through experimental results, it is shown that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD (Tracking-Learning-Detection) algorithm, and offers faster processing speed. Also, it overcomes all the existing shortfalls of CamShift with almost comparable processing time.
In this paper, we present a face detection algorithm which uses the features of color and Geometry of faces and hairs appeared in images. after candidate area detection using color features, background areas are removed by the deviation of luminance in each of candidate areas. And then, final face area is detected using feature of geometry between face and hair. Performance of the presented algorithm is evaluated by detection rate test. The test result showed high detection rate.
Despite the effectiveness of oriental medical practice in the diagnosis of symptoms and providing cure to it, the preferences in western medicinal values is socially prevalent. The diagnosis of a disease using western medicinal practices provides us with an objective diagnostic result, however, decisions by oriental doctors are based on their heuristic intuitions developed by practice and experience. Objective solutions for the cure of symptoms using oriental medical therapy can have a high impact on the world market. Therefore, development of diagnostic machines based on oriental therapy can enhance the Ocular Inspection which is evaluated as one of the best diagnostic treatment among Oriental Medical Science, is not researched much compared to other diagnoses. Because there is no color diagnosis rules for digital machines to analyze the actual color, looking at the person's face color is one of the most important components to diagnose the disease or illness. The thesis proposes the implementation of absolute observing a person's face color standards of the color settings for objective diagnosis. As a results, comparative digital color analysis for observing a person's face color can be the most effective rule based Color scheme system to diagnose disease. A standard solution for the researching conditions is suggested to reduce the variable which may occur depending on the differences between the researching conditions.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.3
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pp.309-314
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2010
In this paper, an intelligent security camera over internet is proposed. Among ISC methods, watersheds based methods produce a good performance in segmentation accuracy. But traditional watershed transform has been suffered from over-segmentation due to small local minima included in gradient image that is input to the watershed transform. And a zone face candidates of detection using skin-color model. last step, face to check at face of candidate location using SVM method. It is extract of wavelet transform coefficient to the zone face candidated. Therefore, it is likely that it is applicable to read world problem, such as object tracking, surveillance, and human computer interface application etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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