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박수진 ( Soojin Park ),정찬섭 ( Chansup Chung ) 한국감성과학회 1999 춘계학술대회 Vol.1999 No.-
본 연구는 박수진, 장준익 및 정찬섭 (1998)에서 언급된 방식으로 조사된 직물 디자인의 시각적 측면에 대한 감성을 모형화하여 각각의 감성 발생에 기여하는 주요 디자인 요소들이 무엇인지, 그리고 각 감성별 주요 디자인 요소의 가산적인(additive) 결합과 디자인 요소들 전반의 승산적인(multiplicative) 결합에서 얻어진 결과가 어떻게 다른지를 비교, 분석하였다.
이경희(Kyunghee Lee),변혜란(Hyeran Byun),정찬섭(Chansup Chung) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문은 얼굴 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 얼굴의 주요소인 눈과 입의 영역 추출 및 그의 윤곽선 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 요소 영역 추출에는 주로 히스토그램 분석과 색상 정보를 이용한 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 얼굴 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 연구에는 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes:Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리, 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지 함수의 정의에 의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 실험 결과로 추출된 윤곽선이 획일적인 기하학적인 모양이 아니라 개인차에 따른 변형을 반영하고 있다.
주성분 분석에 기반한 객체학습 방법을 통한 얼굴영역 추출
고재필(Jaephil Ko),변혜란(Hyeran Byun),정찬섭(Chansup Chung) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문에서는 영상이 가지는 통계학적 성질에 기반을 둔 Hotelling변환을 소개하고 이를 얼굴영상에 적용하여, 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 컬러 정보를 사용하지 않고 얼굴 영상으로부터 얼굴영역을 추출할 수 있는 시스템을 설명한다. 얼굴영역 추출을 하기 위한 얼굴모델은 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유얼굴로, 복잡한 얼굴영상을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 얼굴모델이 복잡한 얼굴영상에 민감해지지 않도록 하기 위하여 모자익 처리를 하였다. 모자익 처리를 통해 표정이나, 약간의 기울어짐, 잡음등에 무관한 얼굴의 공통적인 형태적 특징을 유지할 수 있었다. 본 논문에서는 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상강화 기법을 적용하였다. 세 가지 서로 다른 경로를 통해 획득한 173장의 영상에 대해 얼굴영역 추출 실험을 하였고, 실험결과는 본 논문에서 적용한 통계적인 모델생성을 통한 객체학습 방법이 이용함을 보여 준다.