In this paper, we propose a robust face tracking algorithm. It is based on Condensation algorithm [7] and uses skin color and facial shape as the observation measure. It is hard to integrate color weight and shape weight. So we propose the method that has two separate trackers which uses skin color and facial shape as the observation measure respectively. One tracker tracks skin colored region and the other tracks facial shape. We used importance sampling technique to limit sampling region of two trackers. For skin-colored region tracker, we propose an adaptive color model to avoid the effect of illumination change. The proposed face tracker performs robustly in clutter background and in the illumination changes.
Park, Joon-Hyuk;Park, Byung-Soo;Lee, Seok;Park, Sung-Kee;Kim, Munsang
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2002.10a
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pp.100.3-100
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2002
This paper presents the method for detection and tracking of multiple humans robustly in mobile platform. The perception of human is performed in real time through the processing of images acquired from a moving stereo vision system. We performed multi-cue integration such as human shape, skin color and depth information to detect and track each human in moving background scene. Human shape is measured by edge-based template matching on distance transformed image. Improving robustness for human detection, we apply the human face skin color in HSV color space. And we could increase the accuracy and the robustness in both detection and tracking by applying random sampling stochastic estimati...
Park Young-Kyung;Seo Hae-Jong;Min Kyoung-Won;Kim Joong-Kyu
The KIPS Transactions:PartB
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v.13B
no.3
s.106
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pp.283-294
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2006
In this paper, we propose a real-time face detection/tracking methodology with Haar wavelets and skin color. The proposed method boosts face detection and face tracking performance by combining skin color and Haar wavelets in an efficient way. The proposed method resolves the problem such as rotation and occlusion due to the characteristic of the condensation algorithm based on sampling despite it uses same features in both detection and tracking. In particular, it can be applied to a variety of applications such as face recognition and facial expression recognition which need an exact position and size of face since it not only keeps track of the position of a face, but also covers the size variation. Our test results show that our method performs well even in a complex background, a scene with varying face orientation and so on.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.1
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pp.121-132
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2018
Recent beauty trends focus on suitability to individual features. A personal color system is a recent aesthetic concept that influences color make up and coordination. However, a personal color concept has several weaknesses. For example, type classification is qualitative and not quantitative because its measuring system is a sensory test with no industry standard of personal color system. A quantitative personal color type classification model is the purpose of this study, which can be a solution to above problems. This model is a kind of mapping system in a 3D Cartesian coordinate system which has own axes, Value, Saturation, and Yellowness. The cheek color of the individual sample is also independent variable and personal color type is a dependent variable. In order to construct the model, this study conducted a colorimetric survey on a 993 sampling frequency of Korean women in their 20s and 30s. The significance of this study is as follows. First, through this study, personal color system is established on quantitative color space; in addition, the model has flexibility and scalability because it consisted of independent axis that allows for the inclusion of any other critical variable in the form of variable axis.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
This paper describes a new face detection method that is a pre-processing algorithm for on-line face recognition. To complement the weakness of using only edge or rotor features from previous face detection method, we propose the two types of face detection method. The one is a combined method with edge and color features and the other is a center area color sampling method. To prevent connecting the people's face area and the background area, which have same colors, we propose a new adaptive edge detection algorithm firstly. The adaptive edge detection algorithm is robust to illumination variance so that it extracts lots of edges and breakouts edges steadily in border between background and face areas. Because of strong edge detection, face area appears one or multi regions. We can merge these isolated regions using color information and get the final face area as a MBR (Minimum Bounding Rectangle) form. If the size of final face area is under or upper threshold, color sampling method in center area from input image is used to detect new face area. To evaluate the proposed method, we have experimented with 2,100 face images. A high face detection rate of 96.3% has been obtained.
Background: Overexposure to sunlight in childhood and the adolescent period and associsated sunburns significantly increase the risk of skin cancer in adulthood. In Turkey, the incidence of skin cancer in the general population is 0.8%. The incidence is 0.6% and the mortality rate is 0.4% for men, while these rates are 1.0% and 0.7%, respectively, for women. If skin cancer is found early, its treatment is facilitated. Therefore, personal skin examination is important for early diagnosis. Objectives: Our aim was to determine the effects of training for raising consciousness among adolescents to protect against skin cancer by influencing skin self examination behavior. Method: This quasi experimental intervention study was conducted between February and April 2012 in Izmir. The study population consisted of students attending $6^{th}$, $7^{th}$ and $8^{th}$ classes of a primary school (n:302). No sampling was performed. Data were collected with a form developed by the researchers based on the literature. The first part of form is aimed to determine demographic characteristics of adolescents (3 questions) and their risk status of skin cancer (6 questions). The second part was prepared for skin cancer risks of adolescents (8 questions) and indications of skin cancer (12 questions). The last part was intended to determine their knowledge about skin self examination (4 questions) and behavioral stages of skin self examination (1 question). Data collection was achieved with a questionnaire form in three phases. In the 1st phase, data about demographic characteristics of students, risk status of skin cancer, knowledge level of skin cancer and behavior stages were collected. In the $2^{nd}$ phase, skin self examination training based on the transtheoretical model was performed within the same day just after obtaining preliminary data. In the $3^{rd}$ phase, adolescents were followed up three times to establish the efficacy of the training (on the $15^{th}$ day after training program and at end of the $1^{st}$ and $2^{nd}$ months). Follow-up data were evaluated by questioning skin self examination performing behavior stages through electronic mail. Results: Half of the adolescents (50.5%) are male, and 58.4% of them are 13 years old with a mean age of $12{\pm}1.15$ years. About 29.4% of adolescents had brown hair color, 37.9% had brown/hazel eye color, 29.4% had white skin, and 47.2% had fewer than 10 moles in their body. The pretest mean score on knowledge level about risks of skin cancer was found to be $4.19{\pm}1.96$, while the post-test mean score was $6.79{\pm}1.67$ (min:0, max:8).The pretest mean score about indications of skin cancer was $7.45{\pm}3.76$, while the post-test mean score was $10.7{\pm}2.60$ (min:0, max:12). The increases were statistically significant (p<0.05). The behavior "I do not perform skin self examination regularly in every month and I do not think to perform it in the next 6 months" was reduced from 52.8 to 35.5% after training. Conclusion: The training program organized to raise consciousness among adolescents for protection against skin cancer increased the knowledge level about risks and indications of skin cancer and it also improved the behavior of performing skin self examination.
Kim, Keun-Ho;Lee, Jeon;Choi, Eun-Ji;Ryu, Hyun-Hee;Kim, Jong-Yeol
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.11
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pp.2051-2057
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2007
In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive and widely used in Oriental medicine. However, tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot like a light source, patient's posture and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue is inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, graph-based over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading, detecting edge with color difference and estimating edge geometry from the probable structure of a tongue, where preprocessing performs down-sampling to reduce computation time, histogram equalization and edge enhancement. A tongue was segmented from a face image with a tongue from a digital tongue diagnosis system by the proposed method. According to three oriental medical doctors' evaluation, it produced the segmented region to include effective information and exclude a non-tongue region. It can be used to make an objective and standardized diagnosis.
Kim, Keun-Ho;Do, Jun-Hyeong;Ryu, Hyun-Hee;Kim, Jong-Yeol
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.14
no.3
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pp.89-95
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2008
A tongue shows physiological and clinicopathological changes of inner organs. Visual inspection of a tongue is not only convenient but also non-invasive. To develop an automat ic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, the separation of the tongue are a from a facial image and the detection of coatings, spots and cracks are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth as well as those of tongue furs and body are similar. The propose d method includes preprocessing with down-sampling and edge enhancement, over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading from the structure of a tongue, and correcting local minima or detecting edge with color difference. The proposed method produces the region of a segmented tongue, and then decomposes the color components of the region into hue, saturation and brightness, resulting in classifying the regions of tongue furs(coatings) into kinds of coatings and substance and segmenting them. Spots are detected by using local maxima and the variation of saturation, and cracks are searched by using local minima and the directivity of dark areas in brightness. The results illustrate the segmented region with effective information, excluding a non-tongue region and also give us accurate discrimination of coatings and the precise detection of spots and cracks. It can be used to make an objective and standardized diagnosis for an u-Healthcare system as well as a home care system.
Kim, Keun-Ho;Do, Jun-Hyeong;Ryu, Hyun-Hee;Kim, Jong-Yeol
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.123-131
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2008
In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose the condition of one's health like the physiological and the clinicopathological changes of internal organs in a body. A tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, and therefore widely used in Oriental medicine. However, the tongue diagnosis is affected by examination circumstances like a light source, patient's posture, and doctor's condition a lot. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue region from a facial image captured and classifying tongue coating are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, over-segmenting, detecting the edge with a local minimum over a shading area from the structure of a tongue, correcting local minima or detecting the edge with the greatest color difference, selecting one edge to correspond to a tongue shape, and smoothing edges, where preprocessing consists of down-sampling to reduce computation time, histogram equalization, and edge enhancement, which produces the region of a segmented tongue. Finally, the systematic procedure separated only a tongue region from a face image with a tongue, which was obtained from a digital tongue diagnosis system. Oriental medical doctors' evaluation for the results illustrated that the segmented region excluding a non-tongue region provides important information for the accurate diagnosis. The proposed method can be used for an objective and standardized diagnosis and for an u-Healthcare system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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