Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. The main reasons for the failure to track and recognize the faces are the changes of a face pose and environmental illumination. To solve these problems, we propose a nonlinear manifold framework for the face pose and the face illumination normalization processing. Specifically, to track and recognize a face on the video that has various pose variations, we approximate a face pose density to single Gaussian density by PCA(Principle Component Analysis) using images sampled from training video sequences and then construct the GMM(Gaussian Mixture Model) for each person. To solve the illumination problem for the face tracking and recognition, we decompose the face images into the reflectance and the illuminance using the SSR(Single Scale Retinex) model. To obtain the normalized reflectance, the reflectance is rescaled by histogram equalization on the defined range. We newly approximate the illuminance by the trained manifold since the illuminance has almost variations by illumination. By combining these two features into our manifold framework, we derived the efficient face tracking and recognition results on indoor and outdoor video. To improve the video based tracking results, we update the weights of each face pose density at each frame by the tracking result at the previous frame using EM algorithm. Our experimental results show that our method is more efficient than other methods.
Kim, Hyun-Ji;Jun, Kyoung-Sun;Lee, In-Hyo;An, Ok-Hee
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.4
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pp.1-7
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2009
This study investigated the actual conditions of the illumination environment from agricultural youth study room. The result, average space of the study room was 11.42[$m^2$]. The illuminant uses the fluorescent lamp mainly, Method of using illumination was only general illumination the case which uses 73.8[%]. Method of light distribution was a direct lighting mainly. The house which has a stand illumination was also 45.7[%], The percentage using the stand illumination which was a local illumination was nothing but in 20[%] of the whole subject of investigation, therefore eye work could not effective. The internal illuminance was average 131.82[lx], the desk illuminance was 253.64[lx] which was the minimum permitted limit and poor. Uniformity ratio of illuminance appeared with average 35.61[%]. The satisfaction with 3.93 points to be high for illumination environment, therefore it was thought that the recognition of illumination was very insufficient.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.17-24
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2017
Environmental Redesign for Crime Prevention researchers are perceiving that raising the illuminance of the space by installing lighting for the dark space at night in the living environment will enhance the crime prevention effect. It is not realistic situation to see that simply increasing the illumination of the space will inhibit the occurrence of all crimes. In this study, it is analyzed that the measures to increase the illumination by installing lighting in the living space are used to implement the crime. It is necessary to revise the view that crime is suppressed by simply installing lighting and raising illumination. Especially Sex offenders use the space with high illumination to observe the object of crime. Therefore, it is necessary to provide a more intelligent situation recognition function in addition to simply raising the illumination.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.63-68
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2018
Interests in face recognition area have been increasing due to diverse emerging applications. Face recognition algorithm from a two-dimensional source could be challenging in dealing with some circumstances such as face orientation, illuminance degree, face details such as with/without glasses and various expressions, like, smiling or crying. Hopfield Network capabilities have been used specially within the areas of recalling patterns, generalizations, familiarity recognitions and error corrections. Based on those abilities, a specific experimentation is conducted in this paper to apply the Redundant Parallel Hopfield Network on a face recognition problem. This new design has been experimentally confirmed and tested to be robust in any kind of practical situations.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.225-231
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2013
In this study, we propose the design of optimized pRBFNNs-based night vision face recognition system using PCA algorithm. It is difficalt to obtain images using CCD camera due to low brightness under surround condition without lighting. The quality of the images distorted by low illuminance is improved by using night vision camera and histogram equalization. Ada-Boost algorithm also is used for the detection of face image between face and non-face image area. The dimension of the obtained image data is reduced to low dimension using PCA method. Also we introduce the pRBFNNs as recognition module. The proposed pRBFNNs consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned by using Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weights of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. The essential design parameters of the networks are optimized by means of Differential Evolution.
Dae-Hyun Kim;Won-Young Yang;Dong-Wook Han;Ju-Min Ham;Boong-Joo Lee
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.4
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pp.723-730
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2023
Due to the recent development of battery technology, various types of means of transportation such as electric kickboards, Segways, and electric bicycles have emerged, which can be defined as Personal Mobility. In this paper, as the incidence of safety accidents increases due to the increase in the number of users of Personal Mobility, safety helmet devices that strengthen safety capabilities and peripheral recognition functions were studied. In order for the helmet to send a safety signal, Arduino was used as a base to set the value of the sensor according to changes in distance and angle using the ultrasonic sensor to minimize errors and ensure smooth recognition. In addition, a gyro sensor was used to turn on the direction indicator according to each slope. Using a CDS sensor, the LED is designed to turn on when it goes below 150 lux at night. Finally, it is possible to check whether a helmet is worn within 5cm, and when driving at an average speed, the direction indicator light is turned on at 10 degrees, and the LED is turned on at less than 150 lux.
Recently, object recognition using image/video signals is rapidly spreading on autonomous driving and mobile phones. However, the actual input image/video signals are easily exposed to a poor illuminance environment. A recent researches for improving illumination enable to estimate and compensate the illumination parameters. In this study, we propose VE-DCE (video enhancement zero-reference deep curve estimation) to improve the illumination of low-light images. The proposed VE-DCE uses unsupervised learning-based zero-reference deep curve, which is one of the latest among learning based estimation techniques. Experimental results show that the proposed method can achieve the quality of low-light video as well as images compared to the previous method. In addition, it can reduce the computational complexity with respect to the existing method.
In this paper, a zero trust-based complex biometric authentication was proposed in a passwordless environment. The linkage of FIDO 2.0 (Fast IDENTITY Online) transaction authentication platforms was designed in conjunction with metaverse. In particular, it was applied with the location information of a smart terminal according to a geomagnetic sensor, an accelerator sensor, and biometric information for multi-factor authentication(MFA). At this time, a FIDO transaction authentication platform was presented for adaptive complex authentication with user's environment through complex authentication with secondary authentication based on situational awareness such as illuminance and temperature/humidity. As a result, it is possible to authenticate secondary users based on zero trust with behavior patterns such as fingerprint recognition, iris recognition, face recognition, and voice according to the environment. In addition, it is intended to check the linkage result of the FIDO platform for complex integrated authentication and improve the authentication accuracy of the linkage platform for transaction authentication using FIDO2.0.
This study was conducted to develop an imaging processing system of inoculation processing of a lily callus. The image processing system was composed of a camera, a image processing board, and etc. And the illuminance always decided by setting up 55W/3 wavelength lamp respectively on all aspects and the side was maintained by the lighting part. The image characteristic was examined according to each frame of RGB,therefore the culture vessel was able to be separated with B frame. The required time was 2.2 seconds in one cycle from the image acquisition to obtaining the result. The recognition rate of the container was 100%, and the result of image processing showed that the recognition success rate of lily callus was 93%.
Cho, Hyun Yul;Lee, Ho Sang;Yong, Boojoong;Woo, Hyun Gu
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.4
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pp.159-165
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2013
One of the leading causes of night time automobile accidents is the darkness of surroundings. Headlamps play a critical role in casting light and providing drivers with visibility. Headlamp design and new technology have been developed recently as research has been actively carried out to increase headlamp recognition. This study statistically analyzes irradiation distance using computer simulation by categorizing headlamps applied in domestic automobiles in the last decade by year, light source, form, vehicle type, and height of installation. After analyzing results of irradiation distance, it appears irradiation distance has been increased by approximately 10m in the last decade. This increase in irradiation distance is predicted to decrease night time accidents by allowing more time to recognize potential causes of accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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