http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 정행섭 ( Haing Sup Jung ) (검색결과 6 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
-
정행섭(Haing-Sup Jung),김하식(Ha-Sik Kim),서명호(Myong-Hoo Seo),이주신(Joo-Shin Lee) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-
본 논문에서는 동영상에서 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 움직임 영역 검출 과정과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성되었다. 움직임 검출 과정에서는 연속되는 2개의 다른 프레임을 사용하여 먼저 움직임 영역을 검출한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특정벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 53 프레임의 동영상으로 실험한 결과 41프레임이 검출되어 77.4%의 검출율을 보였고, 검출된 41프레임으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다. In this paper, we proposed a method for face region extraction and facial feature extraction in moving images. The proposed algorithm is detection process of motion area and face detection process. The moving area is first detected using the difference between two successive frames. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 53 frame moving image 41 frames were detection rate ed showed the detection rate of 77.4%, detection in 41 frames experimental results showed 100% detection rate of the face.
-
칼라 영상에서 유클리디안 거리를 이용한 얼굴영역 검출 알고리즘
정행섭(Jung, Haing-sup),이주신(Lee, Joo-shin) 한국정보전자통신기술학회 2009 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.2 No.3
본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다. This study proposed a method of detecting the facial area by calculating Euclidian distances among skin color elements and extracting the characteristics of the face. The proposed algorithm is composed of light calibration and face detection. The light calibration process performs calibration for the change of light. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. From the extracted facial area candidate, the eyes were detected in space C of color model CMY, and the mouth was detected in space Q of color model YIQ. From the extracted facial area candidate, the facial area was detected based on the knowledge of an ordinary face. When an experiment was conducted with 40 color images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.
-
서해준,정행섭,류기주,조태원,Seo, Hae-Jun,Jung, Haing-Sup,Ryu, Gi-Ju,Cho, Tae-Won 한국전기전자학회 2012 전기전자학회논문지 Vol.16 No.1
본 논문은 스트레인 게이지(strain gauge)식 로드셀(loadcell)의 대표적인 크립오차(creep error)에 대해서 디지털 신호처리방식을 사용한 실용적인 보상법(compensation method)을 제안한다. 신호의 보상방법은 로드셀의 출력응답을 실측해서 보상상수(시정수)와 보상계수를 결정한 후 마이크로프로세서의 내부메모리에 보상상수와 보상계수를 저장한 후 중량값을 디지털로 표시할 시점에 마이크로프로세서에서 연산처리한 크립에러 보상처리값을 로드셀의 출력신호에서 실측한 에러값과 서로 상쇠시키는 보상방법이다. 추가적으로 보상방법을 디지털전자저울에 직접 적용 시험하기 위해서 전용의 보상소프트웨어를 제작한 후 디지털전자저울의 크립특성을 실측해서 보상전 정격출력의 크립오차 0.03%의 로드셀을 정밀디지털전자저울의 허용오차 범위인 0.01%~0.001%이상으로 복잡한 연산처리 없이 정확하게 직접 보상처리하는 실용적인 방법을 제안했다. This paper proposes a practical compensation method by using digital signal processing over the creep error which is representative in strain gauge loadcell. The signal compensation method carry out the simulation by deciding compensation constant (time constant) and coefficient measuring the loadcell output response. Then, compensation constant and coefficient are stored on the microprocessor. By using calculated on microprocessor creep error compensation values, weighting value is showed as a digital signal by reducing error values measured through output signals of loadcell. In addition, we apply error compensation method in order to have a dedicated software for loadcell electronic scale. This technique is useful because it has great influence on error rate reduction that has been produced by conventional electronic scales (0.03%). As a result our technique gives better accuracy (0.01%~0.003%) as what is given by digital electronic scale, while it has less complex operation processing.
-
조남형(Nam-Hyung Cho),정행섭(Haing-Sup Jung) 한국정보기술학회 2013 한국정보기술학회논문지 Vol.11 No.1
This paper proposes a model generative algorithm for the multiple pedestrian-detection in the complex road environment. The proposed method is composed of two stages; the initial model generation stage and the model update stage. The pedestrian domain was divided by applying the clustering technique to the binary image of the difference image, and the initial model of the pedestrian which enters the observation domain was generated by conducting AND calculation of the segmented image and the edge image. In the model update, the new model about pedestrian were renewing by using Hausdorf distance and 2D-Logarithmic search techniques for robust for modification of the pedestrian who in motion in each frame. The model generative algorithm for the pedestrian-detection was tested using the 500 image frames in the environment of irregular number of pedestrian and direction of penetration for the performance evaluation program of the proposed algorithm. Experimental results showed the average model detection error of 1.76 and the average processing time of 48.9 ms per frame, proving that the real-time processing with accuracy is possible.
ScienceON
KISS연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
