International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.9
no.3
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pp.198-205
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2009
In this paper, design of framework architecture of pervasive computing system providing seamless inter space interactions between private and public smart spaces is presented. The seamless inter space interaction issues are related to establishing user's service environment by allocating relevant resources in a new location where there are no prior settings for the user or where there are current users already being served in the new location. In the realm of pervasive computing, we can have different types of smart spaces, offering proactive and intelligent services, which are islands of smart spaces independent from each other. As users move about, they will have to roam from private smart space to public smart space and vice versa. When they enter a new island of smart space, they will have to setup their devices and service manually to get the same or different services they had at the previous location. Users might be living in a non-pervasive computing environment because this manual operation is inappropriate to its generic features of proactive and intelligent services of pervasive computing. The framework architecture will provide seamless inter space interactions initiated by changes in users' location to acquire negotiations of resources for new and current residents regarding service provision with limited available networked devices.
Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.
3D sound is of central importance for the virtual reality system, and is becoming increasingly important for the auditory displays and for the human-computer interaction. In this paper, we propose a novel real-time 3D sound representation system for virtual reality. At first, we propose a calculation method of the impulse response for virtual space. To transmit the information of the virtual space, we propose an enhanced DXF file type that contains the material information. And then, we implement the multi-channel sound panning system. we perform the experiment based on computer simulation and prove the utility of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1390-1403
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2016
Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.
Hand gesture recognition is an important area of research in the field of Human Computer Interaction (HCI). The geometric attributes of the hand play an important role in hand shape reconstruction and gesture recognition. That said, fingertips are one of the important attributes for the detection of hand gestures and can provide valuable information from hand images. Many methods are available in scientific literature for fingertips detection with an open hand but very poor results are available for fingertips detection when the hand is closed. This paper presents a new method for the detection of fingertips in a closed hand using the corner detection method and an advanced edge detection algorithm. It is important to note that the skin color segmentation methodology did not work for fingertips detection in a closed hand. Thus the proposed method applied Gabor filter techniques for the detection of edges and then applied the corner detection algorithm for the detection of fingertips through the edges. To check the accuracy of the method, this method was tested on a vast number of images taken with a webcam. The method resulted in a higher accuracy rate of detections from the images. The method was further implemented on video for testing its validity on real time image capturing. These closed hand fingertips detection would help in controlling an electro-mechanical robotic hand via hand gesture in a natural way.
Accurate segmentation of histopathology whole slide images (WSIs) is a crucial task for disease diagnosis and treatment planning. However, conventional automated segmentation algorithms may not always be applicable to WSI segmentation due to their large size and variations in tissue appearance, staining, and imaging conditions. Recent advances in interactive segmentation, which combines human expertise with algorithms, have shown promise to improve efficiency and accuracy in WSI segmentation but also presented us with challenging issues. In this paper, we propose a novel interactive segmentation method, ZoomISEG, that leverages multi-resolution WSIs. We demonstrate the efficacy and performance of the proposed method via comparison with conventional single-scale methods and an ablation study. The results confirm that the proposed method can reduce human interaction while achieving accuracy comparable to that of the brute-force approach using the highest-resolution data.
There have been studying many researches to detect human body and to track one with increasing interest on human and computer interaction. In this paper, we propose the algorithm that automatically extracts joints, linked points of human body, using the ratio of human body under single camera and tracks object. The proposed method gets the difference images of the grayscale images and ones of the hue images between input image and background image. Then the proposed method composes the results, splits background and foreground, and extracts objects. Also we standardize the ratio of human body using face' length and the measurement of human body and automatically extract joints of the object using the ratio and the corner points of the silhouette of object. After then, we tract the joints' movement using block-matching algorithm. The proposed method is applied to test video to be acquired through a camera and the result shows that the proposed method automatically extracts joints and effectively tracks the detected joints.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.161-170
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2024
With the technological advances, the humans have made so much progress in the ease of living and now incorporating the use of sight, motion, sound, speech etc. for various application and software controls. In this paper, we have explored the project in which gestures plays a very significant role in the project. The topic of gesture control which has been researched a lot and is just getting evolved every day. We see the usage of computer vision in this project. The main objective that we achieved in this project is controlling the computer settings with hand gestures using computer vision. In this project we are creating a module which acts a volume controlling program in which we use hand gestures to control the computer system volume. We have included the use of OpenCV. This module is used in the implementation of hand gestures in computer controls. The module in execution uses the web camera of the computer to record the images or videos and then processes them to find the needed information and then based on the input, performs the action on the volume settings if that computer. The program has the functionality of increasing and decreasing the volume of the computer. The setup needed for the program execution is a web camera to record the input images and videos which will be given by the user. The program will perform gesture recognition with the help of OpenCV and python and its libraries and them it will recognize or identify the specified human gestures and use them to perform or carry out the changes in the device setting. The objective is to adjust the volume of a computer device without the need for physical interaction using a mouse or keyboard. OpenCV, a widely utilized tool for image processing and computer vision applications in this domain, enjoys extensive popularity. The OpenCV community consists of over 47,000 individuals, and as of a survey conducted in 2020, the estimated number of downloads exceeds 18 million.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.4
s.32
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pp.85-91
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2004
The use of gestures provides an attractive alternate to cumbersome interface devices for human-computer interaction. This has motivated a very active research area concerned with computer vision-based analysis and interpretation of hand gestures The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the processing. The key idea of proposed algorithm is to track a trajectory of center points in primitive elements extracted by morphological shape decomposition. The trajectory of morphological center points includes the information on shape orientation. Based on this characteristic we proposed the morphological gesture sequence recognition algorithm using feature vectors calculated to the trajectory of morphological center points. Through the experiment, we demonstrated the efficiency of proposed algorithm.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.201-204
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2005
현재의 세계적인 트렌드인 HCI(Human Computer Interaction)에서 사용자의 기호나 의견 등을 반영하는 인터렉티브 미디어(Interactive Media)는 빠질 수 없는 주제다. 본 연구팀은 모바일 단말환경에서 사용자의 인터렉션을 통한 서비스를 제공할 수 있는 IMS(Interactive Media System)를 설계하고, 이를 PDA 상에 구현하였다. 기존의 연구들이 보여주는 링크의 형태로만 미디어를 지원하는 방식은 CPU 등의 자원이 부족한 모바일 환경에서는 부담이 될 수 있다. IMS 는 이를 벗어나 내부적으로 미디어 오브젝트를 지원하는 방식을 사용하여 모바일 환경에 적합하게 연산속도를 개선하고 있다. 또한 이러한 방식으로 인하여 생길 수 있는 문제인 미디어 포맷의 지원에 대한 제약을 극복하기 위해 확장성 있는 구조로 설계되어 이미지와 텍스트, 백터그래픽 만을 제공하던 단순한 시스템에서 H.264 와 MPEG4 AAC 와 같은 여러 모듈들이 더해졌다. 또한 OpenGL 모듈이 추가되고 3D 오브젝트들이 새롭게 정의됨으로써 IMS 는 IML 을 통해 마크업 언어차원에서 3D 그래픽을 지원할 수 있게 되었고 2D 와 3D 를 함깨 사용한 다양한 비쥬얼 구성이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 IMS 의 확장성 있는 구조와 OpenGL 을 추가하고 새로운 미디어 오브젝트를 정의하는 과정 등을 다루며 언급한 내용을 자세히 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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