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장성환,이자용,김도완,강훈 중앙대학교정보통신연구소 2001 정보통신연구소논문집 Vol.3 No.2
본 논문은 눈 위치를 빠르게 추출하는 방법을 구현한다. 눈의 위치는 아바타 구현에 사용되는 얼굴의 특징들 중 가장 중요한 요소이자 출발점이 될 수 있다. 모델적 접근을 통한 눈 위치 추출은 몇 가지 접근 방법이 같이 사용되며, 이미지에서 얼굴과 눈의 영역을 추출하기 위해 몇 단계로 나뉜다. 우선 테두리 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 다음 단계로 눈의 대략적인 위치를 추출하기 위해 밝기의 경계값을 궤환을 통해 결정한다. 마지막으로 눈의 정확한 위치를 추출하기 위해 얼굴의 구조적 특징을 사용한다. This paper presents a fast method for eyes detection. The eyes play the important role in the recognition. Most of all, the location of eyes is extracted for projecting the facial features on avatars. The model-based approach is used among the several approaches. The head-and-shoulders image is adopted. This method takes several steps in order to extract regions of the human face and the eyes in the image. In the first step, the face region is extracted by edge information. In the next step, the feedback intensity threshold method extracts the eyes candidates. In the final step, the facial structure is used for detecting the eyes location.
운동 선수에게 발생한 급성 비골건 아탈구의 수술적 치료: 증례 보고-2예
이준영,이자용,Lee, Jun-Young,Lee, Ja-Yong 대한족부족관절학회 2005 대한족부족관절학회지 Vol.9 No.1
Acute subluxation of the peroneal tendon is an uncommon injury which is predominantly associated with a trauma. Traumatic peroneal tendon subluxation in athletes is an uncommon cause of ankle pain. As a result, the diagnosis is often delayed. Numerous surgical techniques have been described for chronic peroneal subluxation or dislocation, however reports in acute cases are rare. Authors experienced two cases of acute subluxation of peroneal tendon in athletes which were treated by simple primary repair of superior peroneal retinaculum with good results.
A Research on the Automated Synthesis of Avatars using Interactive Evolutionary Computation
Lee, Janghee,Lee, Jayong,Kang, Hoon 중앙대학교정보통신연구소 2002 정보통신연구소논문집 Vol.4 No.1
본 연구는 사람의 얼굴이 포함된 2D 이미지로부터 자동으로 특징점을 추출한 다음, IEC((Interactive Evolutionary Computation)을 이용해서 사용자의 아바타를 자동으로 생성하는 것이 목적이다. RGB 컬러 모델에 비해 조명의 영향을 덜 받는 HSI 컬러 모델을 이용하여 사람의 얼굴과 배경을 분리해 내었다. 분리된 이미지로부터 윤곽선 추출을 한 다음 윤곽선 이미지의 세로축 히스토그램을 이용하여 얼굴의 각 요소를 분리해 내었다. 윤곽선을 추출할 때에 소벨 필터를 이용하여 얻어낸 이미지는 일반적으로 거칠고 많은 노이즈를 포함하고 있다. 이 논문에서는 변형된5*5 Laplaician of Gaussian 필터(Mexican hat)를 사용하여 그러한 문제점들을 극복하였다. 이렇게 찾아낸 얼굴의 특징점들을 이용하여 사용자와 닮은 아바타를 생성하였다. 그런 다음 IEC를 사용하여 사용자와 상호작용에 의해 사용자의 외모만이 아닌 사용자의 감정까지도 표현하는 아바타를 생성하였다. This paper is focused on creating avatars from a 2D Image which contains a human face and utilizing IEC(Interactive Evolutionary Computation). We separate the background from a human face by using color information which is done based on the HSI color model, not on the RGB color model. Then, we detect the edges from that image and draw a histogram about y-axis so that we may divide each area of face's elements (eyebrows, eyes, nose, lip). In general cases, the image features can be extracted with Sobel edge filter. But this 5 by 5 Laplacian of Gaussian filter, a Mexican hat, which easily eliminates noise and finds feature points of eyebrows, eyes, nose, and lip from a face. By referring to these points, we created an avatar that resembles a user. Our application, then, interacts with user, and executes evolutionary computation (IEC). Thus, the created avatar has the user's appearance as well as the user's sensitivity.
Adaboost를 이용한 얼굴 추적 알고리즘의 학습능력 향상에 관한 고찰
김형수(Hyung-Su Kim),서상구(Sang-Gu Seo),이자용(Ja-Yong Lee),강훈(Hoon Kang) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
Viola와 Jones의 Discrete-AdaBoost를 이용한 얼굴추적 알고리즘은 빠른 얼굴 검출 속도와 뛰어난 성능으로 인해 최근 여러 분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 얼굴 추적을 수행하기 위한 선행 작업인 학습과 얼굴 데이터베이스를 수집하는 과정이 매우 복잡하고 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 AdaBoost보다 적은 학습만으로도 비슷한 성능을 얻을 수 있다고 평가 받는 Gentle-AdaBoost와 Real-AdaBoost, 그리고 Modest-AdaBoost를 비교 분석하고 최종적으로 얼굴추적 알고리즘에 가장 적합한 AdaBoost알고리즘을 제시하고자 한다.
김형수(Hyung-su Kim),고동환(Dong-hwan Ko),조용군(Yong-gun Jo),이자용(Ja-yong Lee),강훈(Hoon Kang) 대한전자공학회 2006 대한전자공학회 학술대회 Vol.2006 No.11
In this paper, we propose the real-time system that detect and recognize a human face. Generally, face detection algorithms are disturbed by variable illuminations in an image. To avoid this, we use the Adaboost algorithm for face detection. Adaboost is very rapid and robust algorithm. Then we use PCA algorithm for face recognition. By combination of Adaboost and PCA, we can implement the real-time face recognition system.