The implementation of human-like robot has been advanced in various parts such as mechanic arms, legs, and applications of five senses. The vision applications have been developed in several decades and especially the face recognition have become a prominent issue. In addition, the development of computer systems makes it possible to process complex algorithms in realtime. The most of human recognition systems adopt the discerning method using fingerprint, iris, and etc. These methods restrict the motion of the person to be discriminated. Recently, the researchers of human recognition systems are interested in facial recognition by using machine vision. Thus, the object of this paper is the implementation of the realtime ...
A Study on Maternal Verbal Control Patterns and Children's Recognition against those. The primary objective of the material presented in this dissertation is the analysis of the maternal verbal control patterns. The major focus is given to the differences between maternal verbal control patterns and children's recognition against those. The purspoe of this study were; 1) to investigate the maternal verbal control patterns recognized by children according to their family and personal surroundings; 2) to investigate the verbal control patterns in mother's response according to the differences of family and personal surroundings; 3) to find the differences between children's recognition and maternal verbal control patterns; 4) How the maternal verbal control patterns recognized by children are? The materials of this study were 81(37; boys, 44; girl)) from kindergarten in Seou. The sample of age used in this study was 5 to 7 years old. The test about maternal verbal environment used the question sheet for reaction between mother and children by Gumperz. The kids got interviews with same questions as mothers with question sheet. The statistical tools used is the analysis of the data were frequency, crosstab, and t-test. The result of the study were summarized as follows; 1) The maternal verbal control patterns recognized by children had differences according to whether living with grand-parent or not. Living with grand-parent are more person-oriented than without grand-parent group. 2) The maternal verbal control patterns of mother response show the differences within mother's academic background, present situation of child, and parent's expection to child. The imperative verbal control pattern was more frequently used of low academic background who just fraduate the middle or high school. The personal verbal control pattern was more frequently used of high educational background's like university graduate or more educated group. 3) The differences between maternal verbal control patterns with children's recognition and with mother response is that mother responseis more person-oriented than children's. 4) The imperative verbal control pattern used command, verbal purnishment, and physical purnishment. the status-oriented verbal control pattern used univesal positional appeals and limited positional appeals. The person-oriented verbal control pattern used child-oriented cognitive affective appeals.
User interface/experience and realistic game manipulation play an important role in virtual reality first-person-shooting game. This paper presents an intuitive hands-free interface of gaming interaction scheme for FPS based on user's gesture recognition and VR controller. We focus on conventional interface of VR FPS interaction, and design the player interaction wearing head mounted display with two motion controllers; leap motion to handle low-level physics interaction and VIVE tracker to control movement of the player joints in the VR world. The FPS prototype system shows that the design interface helps to enjoy playing immersive FPS and gives players a new gaming experience.
Recently, with the explosive increase of video streaming services, real-time live broadcasting has also increased, which leads to an infringement problem for user privacy. So, to solve such problems, we proposed the real image blurring system using dlib face-recognition library. 68 face landmarks are extracted and convert into 128 vector values. After that the proposed system tries to compare this value with the image in the database, and if it is over 0.45, it is considered as different person and image blurring processing is performed. With the proposed system, it is possible to solve the problem of user privacy infringement, and also to be utilized to detect the specific person. Through experimental results, the proposed system has an accuracy of more than 90% in terms of face recognition.
We propose a face recognition and notification system that can transform visual face information into tactile signals in order to help visually impaired people. The proposed system consists of a glasses type camera, a mobile computer and an electronic cane. The glasses type camera captures the frontal view of the user, and sends this image to mobile computer. The mobile computer starts to search for human's face in the image when obstacles are detected by ultrasonic sensors. In a case that human's face is detected, the mobile computer identifies detected face. At this time, Adaboost and compressive sensing are used as a detector and a classifier, respectively. After the identification procedures of the detected face, the identified face information is sent to controller attached to a cane using a Bluetooth communication. The controller generates motor control signals using Pulse Width Modulation (PWM) according to the recognized face labels. The vibration motor generates vibration patterns to inform the visually impaired person of the face recognition result. The experimental results of face recognition and notification system show that proposed system is helpful for visually impaired people by providing person identification results in front of him/her.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.278-283
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1998
The interval approach to the linguistic expression coding nears us to the human idea. Thus, what seems "weak" for a person can appear very weak for another person or for the same person in others circumstances. However, the utilization of intervals is not restrained to the cases of linguistic expression coding. Indeed, the interval can facilitate the solution of several problems.
This paper introduce a personalized facial expression recognition system. Many previous works on facial expression recognition system focus on the formal six universal facial expressions. However, it is very difficult to make such expressions for normal person without much effort and training. And in these days, the personalized service is also mainly focused by many researchers in various fields. Thus, we Propose a novel facial expression recognition system with fuzzy neural networks and robust image processing.
In this paper, a face recognition algorithm system using Principle Component Analysis is proposed. The algorithm recognized a person by comparing characteristics (features) of the face to those of known individuals which is a face database of Intelligence Control Laboratory(ICONL). Experiments were simulated in order to demonstrate the performance of this algorithm due to face recognition which presented for the classification of face and non-face and the classification of known and unknown.
사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. 추출된 관절 키포인트를 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 순차적으로 입력하여 연속적인 데이터로 학습을 하였다. 행동인식 정확률을 확인한 결과 "누워있기(Lying Down)" 행동인식 결과의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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