본 논문에서는 인간의 중요한 감정표현 수단인 얼굴표정을 분석하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법에서는 기준얼굴과 그의 혼합 비율의 관점에서 얼굴표정을 분석한다. 기준얼굴은 인간의 대표적인 얼굴표정인 놀람, 두려움, 분노, 혐오, 행복, 슬픔, 그리고 무표정으로 설정하였다. 얼굴 모델의 생성을 위해 일반 얼굴 모델이 얼굴영상으로 정합하는 방법을 사용하였다. 기준얼굴의 혼합 비율을 구하기 위해 유전자 알고리즘과 Simulated Annealing 방법을 사용하였고 탐색된 얼굴표정 정보를 이용한 얼굴표정 생성 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.
This work presents a practical detailed finite element (FE) approach for the three-dimensional (3D) free-vibration analysis of actual aircraft and spacecraft-type lightweight and thin honeycomb sandwich panels. It consists of calling successively in $MATLAB^{(R)}$, via a developed user-friendly GUI, a detailed 3D meshing tool, a macrocommands language translator and a commercial FE solver($ABAQUS^{(R)}$ or $ANSYS^{(R)}$). In contrary to the common practice of meshing finely the faces and core cells, the proposed meshing tool represents each wall of the actual hexagonal core cells as a single two-dimensional (2D) 4 nodes quadrangularshell element or two 3 nodes triangular ones, while the faces meshes are obtained simply using the nodes at the core-faces interfaces. Moreover, as the same 2D FE interpolation type is used for meshing the core and faces, this leads to an automatic handling of their required FE compatibility relations. This proposed approach is applied to a sample made of very thin glass fiber reinforced polymer woven composite faces and a thin aluminum alloy hexagonal honeycomb core. The unknown or incomplete geometric and materials properties are first collected through direct measurements, reverse engineering techniques and experimental-FE modal analysis-based inverse identification. Then, the free-vibrations of the actual honeycomb sandwich panel are analyzed experimentally under different boundary conditions and numerically using different mesh basic cell shapes. It is found that this approach is accurate for the first few modes used for pre-design purpose.
The convex cone $\mathbb{V}_1$ generated by separable states is contained in the cone $\mathbb{T}$ of all positive semi-definite block matrices whose block transposes are also positive semi-definite. We characterize faces of the cone $\mathbb{V}_1$ induced by faces of the cone $\mathbb{T}$ which are determined by pairs of subspaces of matrices.
This paper presents a new interactive procedure for multiple objective linear programming problem (MOLP). In practical multiple objective linear programming applications, there is usually no need for the decision maker to consider solutions which are not efficient. Therefore, the interactive procedure presented here searches only among efficient solutions and terminates with a solution that is guaranteed to be efficient. It also can converge to nonextreme efficient final solutions rather than being restricted to only extreme efficient points of the feasible set. The procedure does not require sophisticated judgements or inputs from the decision maker. One of the most attractive features of the procedure however, is that the method allows the DM to examine the efficient faces it finds. As iteration goes, the DM can explore a wide variety of efficient faces rather than efficient faces confined to only certain subregion of the feasible set of problem MOLP since the efficient faces that the procedure finds need not be adjacent. This helps the DM explore the nature of the efficient set of problem MOLP and also helps the DM have confidence with a final solution. For these reasons, I feel that the procedure offer significant promise in solving multiple objective linear programs rapidly and in a satisfying manner to the DM.
Face detection using AdaBoost algorithm is capable of processing images rapidly while having high detection rates. It seemed to be the fastest and the most robust and it is still today. Many improvements or extensions of this method have been proposed. However, previous approaches only deal with upright faces. They suffer from limited discriminant capability for rotated faces as these methods apply the same features for both upright and rotated faces. To solve this problem, it is necessary that we rotate input images or make independently trained detectors. However, this can be slow and can require a lot of training data, since each classifier requires the computation of many different image features. This paper proposes a robust algorithm for finding rotated faces within an image. It reduces the computational and sample complexity, by finding common features that can be shared across the classes. And it will be able to apply with multi-class object detection.
The purpose of this study was to review the previous studies that have dealt with and used Family Adaptibility and Cohesion Evaluation Scales(FACES) considered as an effective instrument for measuring family functioning in order to clarify the theoretical meaning the practical applicability the limitation and the problems of this instrument. FACES has considerably contributed in measuring family dynamics in research and clinical fields and been paid attention to by researchers and clinicians since 1979 However the instrument has been also pointed out its limitation due to the conceptual and methodological problems. This study reviews these problems and then presents some implications to help to improve these problems and to explore the application of this instrument as a measure of family functioning.
Face recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize faces by deciding representative features of faces in the model image, extracting feature vectors from faces in a image and measuring the distance between them and face representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the K-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of face models of the same class is used as recognition unit for the images inputted on a continual input image. This paper proposes a new PCA recognition in which database of faces.
For all the variety of past studies on the pyramids of Old Kingdom of Egypt, they still basically remain in 'enigma and mystery' as Giedion rightly puts in. This paper deals directly with the three most obvious facts about the pyramids : their cardinal orientation, the varying slopes, and above all, their magnitude. The prominent triangles of their once polished faces were there to be seen from the Nile valley as they shined or shaded under the Sun. The northern faces, especially, went in and out of the Sun in accordence with the seasonal variation of the solar declination, The steeper northern faces which turned into shade in high summer noon could have been warning signs of oncoming inundation of Nile, and the milder slopes that suddenly began to shine in some early spring noons could have been the vernal alarms to awaken the peasants to their timely toil on the fresh land. Dates and hours of insolation on the northern faces of pyramids are graphically and numerically computed.
A face recognition algorithm for the user identification procedure of automatic teller machine(ATM), as an application of the still image processing techniques is proposed in this paper. In the proposed algorithm, face recognition techniques, especially, face region detection, eye and mouth detection schemes, which can distinguish abnormal faces from normal faces, are proposed. We define normal face, which is acceptable, as a face without sunglasses or a mask, and abnormal face, which is non-acceptable, as that wearing both, or either one of them. The proposed face recognition algorithm is composed of three stages: the face region detection stage, the preprocessing stage for facial feature detection and the eye and mouth detection stage. Experimental results show that the proposed algorithm can distinguish abnormal faces from normal faces accurately from restrictive sample images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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