This paper proposes a novel computer human interface, named Virtual Wireless Microphone (VWM), which utilizes computer vision and signal processing. It integrates real-time face tracking and sound signal processing. VWM is intended to be used as a speech signal input method for human computer interaction, especially for autonomous intelligent agent that interacts with humans like as digital secretary. Utilizing VWM, the agent can clearly listen human master's voice remotely as if a wireless microphone was put just in front of the master.
In this paper, face recognition algorithm, by using skin color information of HSI color coordinate collected from face images, elliptical mask, fratures of face including eyes, nose and mouth, and geometrical feature vectors of face and facial angles, is proposed. The proposed algorithm improved face region extraction efficacy by using HSI information relatively similar to human's visual system along with color tone information about skin colors of face, elliptical mask and intensity information. Moreover, it improved face recognition efficacy with using feature information of eyes, nose and mouth, and Θ1(ACRED), Θ2(AMRED) and Θ 3(ANRED), which are geometrical face angles of face. In the proposed algorithm, it enables exact face reading by using color tone information, elliptical mask, brightness information and structural characteristic angle together, not like using only brightness information in existing algorithm. Moreover, it uses structural related value of characteristics and certain vectors together for the recognition method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.187-194
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2021
This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. The proposed method provides a possibility to prevent biometric person authentication systems from replay and printed spoofing attacks. For this work, a set of real face images and fake face images was collected and a face liveness detection model is trained on the constructed dataset. Traditional face liveness detection methods exploit the face image covering only the face regions of the human head image. However, outside of this region of interest (ROI) might include useful features such as phone edges and fingers. The proposed face liveness detection method was experimentally tested on the author's own dataset. Collected databases are trained and experimental results show that the trained model distinguishes real face images and fake images correctly.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.246-252
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2020
Facial recognition is a biometric technology that is used in various fields such as user authentication and identification of human characteristics. Face recognition applications are practically used in various fields, but very few applications have been developed to improve the factory work environment. We implemented applications that uses face recognition to identify a specific employee in a factory .work environment and provide customized information for each employee. Factory workers need documents describing the work in order to do their assigned work. Factory managers can use our application to register documents needed for each worker, and workers can view the documents assigned to them. Each worker is identified using face recognition, and by tracking the worker's face during work, it is possible to know that the worker is in the workplace. In addition, as a mobile app for workers is provided, workers can view the contents using a tablet, and we have defined a simple communication protocol to exchange information between our applications. We demonstrated the applications in a factory work environment and found several improvements were required for practical use. We expect these results can be used to improve factory work environments.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.6
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pp.988-1001
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2018
The head and face are the most complicated structures of the human body. However, unlike apparel products, many of the head and face related products are produced in unisex or one-size-fits-all. Therefore, it is necessary to provide a practical analysis that reflects these size structures. This study analyzed head and face measurements of men, women, and both men and women; its purpose lying in clarifying the differences and commonalities between the measurements of men and women and discovering the possibility of integrating analysis on measurements of men and women. 3D face and head measurement data of men and women from 20 to 29 years-old from Size Korea's 6th human body size data were analyzed for this study. The mutual 9 factors were extracted as the results of the three factor analyses (both men and women) separately and men and women integrated. However in the cluster analysis based on the 9 factors, men and women showed mutual characteristics and different landscape in group types and distribution. The commonalities and differences between men and women observed in this study should be applied to the sizes of head and face products.
This paper proposes the system to generate caricature (character's face) resembling human face using extracted facial features automatically. Since this system is vector-based, the generated character's face has no size limit and constraint. So it is available to transform the shape freely and to apply various facial expressions to 2D face. Moreover, owing to the vector file's advantage, it can be used in mobile environment as small file site.
In this study, the automatic tracking algorithm tracing a human face is proposed by using YCbCr color coordinated information and its thermal properties expressed in terms of thermal indexes in an infra-red image. The facial candidates are separately estimated in CbCr color and infra-red domain, respectively with applying the morphological image processing operations and the geometrical shape measures for fitting the elliptical features of a human face. The identification of a true face is accomplished by logical 'AND' operation between the refined image in CbCr color and infra-red domain.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.3
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pp.72-78
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2022
The aim of this research is to improve the effectiveness of digital media advertising because current advertisements -in digital signage - indiscriminately appeals to the general public rather than to a specific target. In order to deliver efficient and customized advertisement information, an IoT human body detection sensor mounted on digital signage detected human faces and then classified them firstly by gender. The digital signage here is a smart digital signage that can analyze facial signals, discriminate them based on patterns, and apply the extracted data by displaying the corresponding information to the user. In addition, by identifying the customer's location approaching the smart digital signage and displaying the optimized content information for the customer's location through an algorithm, the digital signage can dramatize the advertisement Thus, this is a study meant forimproving information efficiency while reducing noise and driving power waste generated from unnecessary digital information reproduction.
The information security industry market is sluggish despite high expectation for its growth, and thus policies are required to define the causes and to address these issues. The policy formulation requires various historical market and human resource data for analyzing the industry, which cannot be guaranteed secured. This study executed face-to-face in-depth interviews with the frontline businesses in order to gather live opinions and to analyze industry's value chain, problems, and difficulties with a view to defining policy tasks for the development of the industry. The findings of the study revealed the current technical level of the information security industry, the frontline difficulty, and industrial ecosystem status. Based on these findings, the industry revitalization policy was devised and proposed. Objectives of the policy included the fostering of capacity to conceptualize, plan, and design industrial strategies based on the analysis of the industry's value chain and ecosystem, the expansion of the industry's value-added through the enhanced securing and management of the Intellectual Property Rights (IPR), and the nurturing of the security Human Resources (HR) in line with the industrial demand.
Face recognition, recognizing the human faces, is one of the most important techniques for making intelligent robot that provide commendable services to human. In this paper, we make a comparative study of Original PCA, 2DPCA, 2DPCA based algorithms and LDA in robot environment. Database is obtained through the robot's camera in a laboratory what is made like home environment for experiment.. We consider distance state what can be generated in home environment for database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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