In this paper, we propose a method which detects the nose and face of certain human by using the depth image. The proposed method has advantages of the low computational complexity and the high accuracy even in dark environment. Also, the detection accuracy of nose and face does not change in various postures. The proposed method first locates the locally protruding part from the depth image of the human body captured through the depth camera, and then confirms the nose through the depth characteristic of the nose and surrounding pixels. After finding the correct pixel of the nose, we determine the region of interest centered on the nose. In this case, the size of the region of interest is variable depending on the depth value of the nose. Then, face region can be found by performing binarization using the depth histogram in the region of interest. The proposed method can detect the nose and the face accurately regardless of the pose or the illumination of the captured area.
Significant progress has been made recently in detection of highly sensitive volatile organic compounds (VOCs) using chemical sensors. Combined with the progress in design of micro sensors array and electronic nose systems, these advances enable new applications for detection of extremely low concentrations of breath-related VOCs. State of the art detection technology in turn enables commercial sensor systems for health care applications, with high detection sensitivity and small size, weight and power consumption characteristics. We have been developing an intelligent electronic nose system for detection of VOCs for healthcare breath analysis applications. This paper reviews our contribution to monitoring of respiratory diseases and to diabetic monitoring using an intelligent electronic nose system for detection of low concentration VOCs using breath analysis techniques.
Recently, with the sensor technology, research about the electronic nose system which imitated the olfactory organ are being pushed actively. But, in case of general electronic nose system, an aroma is measured at the laboratory space where blocked external environment and is analyzed a part of measured data. In this paper, we propose the system which can measure and recognize an aroma in natural environment. We propose the Entropy algorithm which can detect the sensor reaction section among the continuous detection processing about an aroma. And we implement the aroma recognition system using the PCA(Principal Components Analysis) and K-NN(K-Nearest Neighbor) about the detected aroma. In order to evaluate the performance, we measured the aroma pattern, about 9 aroma oil, 50 times respectively. And we experimented the aroma detection and recognition using this. There was an error of 0.2s in the aroma detection and we get 84.3% recognition rate of the aroma recognition.
Electronic nose has been developed for detection of various hazardous molecules, especially vapor organic compounds (VOCs), by adsorption and desorption phenomenon. However, although conventional electronic noses have provided many advantages such as simple detection and high sensitivity, they still need advanced technologies for selective specificity in real samples. In this review, we provide bionanoelectronic noses with natural receptors for selective odorant detection. This review includes from fabrication of natural receptors and conducting nanomaterials to bioelectronic noses. We also discussed their perspective applications for the future at the conclusion.
Kim, Yong-Shin;Yang, Yoon-Seok;Ha, Seung-Chul;Pyo, Hyeon-Bong;Choi, Auck-Choi
ETRI Journal
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제27권5호
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pp.585-594
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2005
A small electronic nose (E-Nose) system has been developed using an 8-channel vapor detection array and personal digital assistant (PDA). The sensor array chip, integrated on a single microheater-embedded polyimide substrate, was made of carbon black-polymer composites with different kinds of polymers and plasticizers. We have successfully classified various volatile organic compounds such as methanol, ethanol, i-propanol, benzene, toluene, n-hexane, n-heptane, and c-hexane with the aid of the sensor array chip, and have evaluated the resolution factors among them, quantitatively. To achieve a PDA-based E-Nose system, we have also elaborated small sensor-interrogating circuits, simple vapor delivery components, and data acquisition and processing programs. As preliminary results show, the miniaturized E-Nose system has demonstrated the identification of essential oils extracted from mint, lavender, and eucalyptus plants.
Detection of specific compounds influencing food flavor quality is not easy. Electronic nose, comprised of electronic chemical sensors with partial specificity and appropriate pattern recognition system, is capable of recognizing simple and complex volatiles. It provides fast analysis with simple and straightforward results and is best suited for quality control and process monitoring of flavor in food industry. This review examines application of electronic nose in food analysis with brief explanation of its principle. Characteristics of different sensors and sensor drift. and solutions to related problems are reviewed. Applications of electronic nose in food industry include monitoring of fermentation process and lipid oxidation, prediction of shelf life, identification of irradiated volatile compounds, discrimination of food material origin, and quality control of food and processing by principal component analysis and neural network analysis. Electronic nose could be useful for quality control in food industry when correlating analytical instrumental data with sensory evaluation results.
본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다.
본 연구에서는 할랄 인증을 위한 고추장 중 에탄올 분석 시 1차 스크리닝 절차로서 전자코가 적용 가능한지를 알아보고자 하였다. 먼저 공인된 알코올 분석법인 GC-FID를 사용하여 25개의 재래식 고추장을 분석한 결과 모든 고추장에서 에탄올이 검출되었으며 그 함량은 0.14-2.7%이었다. 이 중 8개 고추장을 선별하여 전자코 분석한 결과, 에탄올 함량이 비슷한 고추장끼리 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인하였다. 또한 시판 고추장 2개를 대상으로 전자코 분석을 통해 할랄 인증기관이 요구하는 에탄올 기준을 준수하는지를 1차적으로 신속하게 스크리닝이 가능함을 확인하였다.
Byeongju Lee;Jin-Oh Lee;Junyeong Lee;Inkyu Park;Dae-Sik Lee
센서학회지
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제32권1호
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pp.1-9
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2023
Recently, the digital healthcare technologies including non-invasive diagnostics based on Internet of Things (IOT) are getting attention. Human exhaled breath contains a variety of volatile organic compounds (VOCs), which can provide information of malfunctions of the body and presence of a specific disease. Detection of VOCs in exhaled breath using gas sensors are easy to use, safe, and cost-effective. However, accurate diagnosis of diseases is challenging because changes in concentration of VOCs are extremely small and lots of body factors directly or indirectly influence to the conditions. To overcome the limitations, highly selective nanosensors and artificial intelligent electronic nose (E-nose) systems have been mainly researched in recent decades. This review provides brief reviews of the recent studies for diabetes and lung cancer diagnosis using nanosensors and E-nose systems.
전자후각(I-nose)시스템은, 전통적으로 음식물이나 플라스틱 제재의 생산에서 자동화된 품질관리 시스템에 사용되어 왔으나, 최근 호흡가스 등을 통해 당뇨, 호흡 및 소화기 질환과 감염 등을 검사하는 진단영역으로 그 응용분야를 확대하고 있다 이러한 질병과 연관이 없는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, YOC) 에 대하여 I-nose 의 센서어래이는 센서 물질과 휘발성 화합물 사이의 반응으로 인해 고유한 반응을 보이며, 신호의 profile 에 그 흔적을 남긴다. 본 연구에서는 센서어래이의 반응 신호를 profile 형태로 유지 및 분석함으로써 I-nose 의 가스시료 인식 성능을 보다 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 신호의 profile 에는 패턴인식을 위한 기존의 개별적인 특성(feature) 보다 많은 정보가 들어 있으며, 이를 가스의 구분에 효과적으로 이용하기 위해 디지털 영상처리에서 사용되는 패턴 매칭을 응용한time-profile방법을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해, 반도체 공정에 의해 제작된 16채널의 초소형 가스센서 어래이를 사용해 측정된 8종류의 각기 다른 가스시료들에 대하여, 동종 및 이종 가스간의 매칭의 정도를 산출하였다. 기존의 방법과 비교한 결과 동종과 이종 가스간의 뚜렷한 구별이 가능하여 이를 패턴인식에 사용하면 E-nose의 가스 인식 성능을 향상시킬 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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