The existing input device is limited to keyboard and mouse. However, recently new type of input device has been developed in response to requests from users. To reflect this trend we propose the new type of input device that gives instruction as analyzing the hand motion of image without special device. After binarizing the skin color area using Cam-Shift method and tracking, it recognizes the hand motion by inputting the finger areas and the angles from the palm center point, which are separated through labeling, into four cardinal directions and counting them. In cases when specific background was not set and without gloves, the recognition rate remained approximately at 75 percent. However, when specific background was set and the person wore red gloves, the recognition rate increased to 90.2 percent due to reduction in noise.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.6
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pp.243-251
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2008
This study is to suggest the extraction algorithms of fingerprint corepoint and region separation using the labeling for gate security in order that it might be applied to the fingerprint recognition effectively. The gate security technology is entrance control, attendance management, computer security, electronic commerce authentication, information protection and so on. This study is to extract the directional image by dividing the original image in $128{\times}128$ size into the size of $4{\times}4$ pixel. This study is to separate the region of directional smoothing image extracted by each directional by using the labeling, and extract the block that appeared more than three sorts of change in different directions to the corepoint. This researcher is to increase the recognition rate and matching rate by extracting the corepoint through the separation of region by direction using the maximum direction and labeling, not search the zone of feasibility of corepoint or candidate region of corepoint used in the existing method. According to the result of experimenting with 300 fingerprints, the poincare index method is 94.05%, the proposed method is 97.11%.
This study was conducted to derive the traffic accident risk index through the recognition of the elderly driver's driving pattern to reduce the traffic accident rate of elderly drivers and to reflect them in the renewal and return policy of driver's license accordingly. First, the traffic accident risk index is defined by analyzing the behavioral characteristics of older drivers to derive the major factors that lead to traffic accidents. Second, we present a method to measure the traffic accident risk index from the driving pattern of the elderly through the smart-phone, the camera and the distance sensor attached to the car. Finally, we derive three thresholds by computer simulation and determine the accident risk from the measured traffic accident risk index as four steps and suggest ways to ensure safe driving of older drivers. It is required to objectively assess the driving ability of an aged driver in accordance with the proposed method, and to induce the driver to reset the driver's license renewal cycle and voluntarily return the driver's license to minimize social costs due to increased traffic accidents.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.619-625
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1995
This paper constructs a feed-forward learning complex algorithm which replaced by the backpropagation learning. This algorithm first attempts to organize the pattern vectors into clusters by Generalized Learning Vector Quantization(GLVQ) clustering algorithm(Nikhil R. Pal et al, 1993), second, regroup the pattern vectors belonging to different clusters, and the last, recognize into regrouping pattern vectors by single layer perceptron. Because this algorithm is feed-forward learning algorithm, time is less than backpropagation algorithm and the recognition rate is increased. We use 250 ASCII code bit patterns that is normalized to 16$\times$8. As experimental results, when 250 patterns devide by 10 clusters, average iteration of each cluster is 94.7, and recognition rate is 100%.
In this paper, we propose a method of recognizing emotions using PPG sensor which measures blood flow according to emotion. From the existing PPG signal, we use a method of determining positive emotions and negative emotions in the frequency domain through PSD (Power Spectrum Density). Based on James R. Russell's two-dimensional prototype model, we classify emotions as joy, sadness, irritability, and calmness and examine their association with the magnitude of energy in the frequency domain. It is significant that this study used the same PPG sensor used in wearable devices to measure the top four kinds of emotions in the frequency domain through image experiments. Through the questionnaire, the accuracy, the immersion level according to the individual, the emotional change, and the biofeedback for the image were collected. The proposed method is expected to be various development such as commercial application service using PPG and mobile application prediction service by merging with context information of existing smart phone.
To prepare basic data for oral health promotion of high school students through the survey of the recognition of oral health, a questionnaire survey was conducted for 369 students. Statistical analysis was conducted using the SPSS 11.5 with $x^2$-test, fisher's exact test, t-test. The obtained results were as follows 1. The average of the high school student's DMF rate, DMFT index and SiC Index was 87.53%, 3.36, 6.50. 2. The average of the high school student's oral health knowledge was more than 3, 70% of highschool did right toothbrushing. But toothbrushing frequency of student of more than 60% was less than 2 a day. 3. In SiC Index, Only 30% of high school students received oral health education and 80% of them recognized oral health manpower's education needs.
This study was conducted to develop an imaging processing system of inoculation processing of a lily callus. The image processing system was composed of a camera, a image processing board, and etc. And the illuminance always decided by setting up 55W/3 wavelength lamp respectively on all aspects and the side was maintained by the lighting part. The image characteristic was examined according to each frame of RGB,therefore the culture vessel was able to be separated with B frame. The required time was 2.2 seconds in one cycle from the image acquisition to obtaining the result. The recognition rate of the container was 100%, and the result of image processing showed that the recognition success rate of lily callus was 93%.
1. Objectives: This study is about a development of Sasang constitutional classification algorithm using facial information. 2. Methods: We analysed the datum of middle aged (20~48) women collected by multi-center researchers in 2007. And this study analysed the data of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used multiple comparison, exploratory discriminant analysis and clinical decision to select optimal 3D facial variables which will be input in discriminant analysis model. And we used univariate F values and stepwise discriminant function analysis to choose best impression variables. 3. Results and Conclusions: In this study, derived discriminant function's explanation power was 39% in female group. Diagnostic accuracy rate was 66.0% in female group. And in test sample, Sasang constitutional diagnostic accuracy rate was 56.9%. In this process we could help improve the objectification of Sasang constitution diagnosis.
We present a speaker verification method by extracting i-vectors based on dominant state information of Hidden Markov Model (HMM) - Universal Background Model (UBM). Ergodic HMM is used for estimating UBM so that various characteristic of individual speaker can be effectively classified. Unlike Gaussian Mixture Model(GMM)-UBM based speaker verification system, the proposed system obtains i-vectors corresponding to each HMM state. Among them, the i-vector for feature is selected by extracting it from the specific state containing dominant state information. Relevant experiments are conducted for validating the proposed system performance using the National Institute of Standards and Technology (NIST) 2008 Speaker Recognition Evaluation (SRE) database. As a result, 12 % improvement is attained in terms of equal error rate.
Objective : Recently the number of health functional food (HFF) made with Traditional Korean Medicine (TKM) herbs have been increasing. However, there was a lack of the functional and safety information on HFF. Thus, this study was performed to investigate perceptions and consumptions of the HFF in Daegu area. Method : We used the data of 'Survey in Daegu' in 2010 and analyzed characteristics of perceptions and intake conditions of HFF of 1,208 participated inhabitants. Result : Among the 1,208 respondents, 30.4% were male and 63.5% were female. Most respondents (69.3%) were between 30's and 50's decade. The recognition rate of HFF made with TKM herb appeared to 86.2%. The major route of acquiring HFF information was 'mass-media' (49.8%) ; the primary reason of using HFF was 'For health promotion and anti-aging' (69.2%). On the other hand, the recognition rate of adverse effects was 53.3%. As for intake effect, 41.5% were satisfied at HFF consumption, while 56.0% did not feel special effects through the HFF consumption. In regards to purchase place, 'HFF store' was most selected by 38.0%. 69.1% of respondents selected to TKM decoction, the reason is that it made according to TKM physician's diagnosis considered their health condition. Conclusion : HFF intake was purpose to health promotion, but HFF made with TKM was consumed without any information about that. In order that HFF be used properly to promote health, the scientific and reasonable information of HFF made with TKM herb is need for consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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