In this paper, we propose a real-lime face detection and tracking algorithm using AdaBoost(Adaptive Boosting) algorithm. The proposed algorithm consists of two levels such as the face detection and the face tracking. First, the face detection used the eight-wavelet feature models which ate very simple. Each feature model applied to variable size and position, and then create initial feature set. The intial feature set and the training images which were consisted of face images, non-face images used the AdaBoost algorithm. The basic principal of the AdaBoost algorithm is to create final strong classifier joining linearly weak classifiers. In the training of the AdaBoost algorithm, we propose SAT(Summed-Area Table) method. Face tracking becomes accomplished at real-time using the position information and the size information of detected face, and it is extended view region dynamically using the fan-Tilt camera. We are setting to move center of the detected face to center of the Image. The experiment results were amply satisfied with the computational efficiency and the detection rates. In real-time application using Pan-Tilt camera, the detecter runs at about 12 frames per second.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.5
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pp.871-876
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2006
In this thesis, to accurately measure 3D face information using the spatial encoding patterns, the new algorithm to segment the pattern images from initial face pattern image is proposed. If the obtained images is non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern, the pattern segmentation is very difficult. Furthermore. the non-encoded areas by accumulated error are occurred. In this thesis, the FCM(fuzzy c-means) clustering method is proposed to enhance the robust encoding and segmentation rate under non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern. The initial parameters for experiment such as clustering class number, maximum repetition number, and error tolerance are set with 2, 100, 0.0001 respectively. The proposed pattern segmentation method increased 8-20% segmentation rate with conventional binary segmentation methods.
The importance of prevention of epidemics is increasing due to the serious spread of infectious diseases. For prevention of epidemics, we need to focus on the non-contact industry. Therefore, in this paper, a face recognition door lock that controls access through non-contact is designed and developed. First very simple features are combined to find objects and face recognition is performed using Haar-based cascade algorithm. Then the texture of the image is binarized to find features using LBPH. An non-contact door lock system which composed of Raspberry PI 3B+ board, an ultrasonic sensor, a camera module, a motor, etc. are suggested. To verify actual performance and ascertain the impact of light sources, various experiment were conducted. As experimental results, the maximum value of the recognition rate was about 85.7%.
We present a robust face tracking system from the sequence of video images based on effective detector and Kalman filter. To construct the effective face detector, we extract the face features using the five types of simple Haar-like features. Extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. We trace the moving face with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. To make a real-time tracking system, we reduce processing time by adjusting the frequency of face detection. In this experiment, the proposed system showed an average tracking rate of 95.5% and processed at 15 frames per second. This means the system is robust enough to track faces in real-time.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.3
no.4
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pp.30-42
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1986
On the analysis of cutting mechanics in orthogonal cutting, each cutting force component can be predicted. By adding the flank face wear term to the prediction equation for cutting force components, complete equations are obtained. Using these equations, it is shown that cutting force components are increased linearly as flank face wear land is developed, in theory and experiment. By making non-dimensional term ie. Fv/Fc, the width of variation of output signal Fv/Fc is greately decreased compared with each cutting force component as cutting condition is varied. Among these conditions, the variation of chip width in the range of more than 1mm and that of cutting velocity have little effect on the output signal Fv/Fc, that of Flank face werr land can be detected without difficulty.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.7C
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pp.675-686
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2005
In this paper, we propose an efficient face region detection technique for the content-based video summarization. To segment video, shot changes are detected from a video sequence and key frames are selected from the shots. We select one frame that has the least difference between neighboring frames in each shot. The proposed face detection algorithm detects face region from selected key frames. And then, we provide user with summarized frames included face region that has an important meaning in dramas or movies. Using Bayes classification rule and statistical characteristic of the skin pixels, face regions are detected in the frames. After skin detection, we adopt the projection method to segment an image(frame) into face region and non-face region. The segmented regions are candidates of the face object and they include many false detected regions. So, we design a classifier to minimize false lesion using CART. From SGLD matrices, we extract the textual feature values such as Inertial, Inverse Difference, and Correlation. As a result of our experiment, proposed face detection algorithm shows a good performance for the key frames with a complex and variant background. And our system provides key frames included the face region for user as video summarized information.
The increased competition in service development in various industrial sectors highlights the importance of producing high-quality services that provide a positive user experience. Although usability evaluation is recognized as an important method of verification of high quality service and utility, the general usability evaluation method has limitations of not taking the characteristics of various participants due to its uniform composition to account. As the following flaws can reduce evaluation efficiency, developing a new guideline seems to be the next step. Thus, this study focused on criteria on how to evaluate the usability for children and proposed non-face-to-face remote usability evaluation configurations and progress guidelines to increase the effectiveness. The following usability evaluation experiment was conducted based on the proposed guidelines and in this process, the effectiveness of the guidelines was verified and the items that needed to be supplemented were derived. It is expected that the non-face-to-face remote usability evaluation guidelines proposed through the study will be used as the basis for designing usability evaluations of services developed for children.
The purpose of this study is to increase the experience of using kiosks for elderly in the non-face-to-face age. Through prior research and literature research, feature of kiosks and characteristic of elderly user were identified, and improvement were suggested through Ethnography and in-depth interviews. The research method was conducted for 13 days from April 4 to 16, 2021 for 11 senior citizens in their 60s or older living in Incheon. A total of 11 people were interviewed by adding 3 people who had experience in using kiosks. As a result of the experiment, interfaces and psychological factors were derived with paint points in the process of use of the elderly, and the five improvement plan was proposed by combining them. This study is expected to serve as a source for research on the experience of elderly kiosk users or kiosk interface design.
The fourth industrial revolution became a decisive opportunity to increase our dependence on non-face-to-face services. Therefore, this study tried to derive a new strategic plan for non-face-to-face marketing by discussing the short-form branded content currently in the spotlight among the digital native generation. In particular, focusing on the phenomenon of co-viewing, where short-form branded content is viewed and communicated on social media, how exposure type of branded content affect attitudes toward short-form branded content and the products it contains verified. In addition, this research presents the perceived sense of belonging as a mediating variable. It was confirmed through an experiment whether the sense of belonging perceived by consumers during the co-viewing process significantly mediated the relationship between the exposure types and consumer attitudes. As a result of the study, it was found that the exposure type significantly affected the attitude towards the contents and the products contained in them. Furthermore, the perceived sense of belonging was also significant as a mediating variable.
This paper focuses on the study of the face authentication system and the robustness of fact authentication methods under illumination changes. Four different face authentication methods are tried. These methods are as fellows; PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Modeis), 1D HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), Pseudo 2D HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models). Experiment results involving an artificial illumination change to fate images are compared with each other. Face feature vector extraction based on the 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) if used. Experiments to evaluate the above four different fate authentication methods are carried out on the ORL(Olivetti Research Laboratory) face database. Experiment results show the EER(Equal Error Rate) performance degrade in ail occasions for the varying ${\delta}$. For the non illumination changes, Pseudo 2D HMM is $2.54{\%}$,1D HMM is $3.18{\%}$, PCA is $11.7{\%}$, GMM is $13.38{\%}$. The 1D HMM have the bettor performance than PCA where there is no illumination changes. But the 1D HMM have worse performance than PCA where there is large illumination changes(${\delta}{\geq}40$). For the Pseudo 2D HMM, The best EER performance is observed regardless of the illumination changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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