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정연길(YeonGil Jung),배철수(CheolSoo Bae) 한국정보기술학회 2006 한국정보기술학회논문지 Vol.4 No.1
This paper describes a method for recognition of continuous facial expression change from time-sequential images. The methods is composed of two parts, (1) facial feature tracking by using a labeled graph matching with weighted links and (2) facial expression recognition by making a comparison between the trajectory of features and the expression change model. The expression change model is constructed by using B-spline curves, which represent the relationship between the motion of facial features and the change of expression. Not only the type, but also the degree of expression change can be recognized. Futhermore, the obtained expressional information is then fed back to guide the tracing in the next frame.
정연길(Yeongil Jung),배철수(Cheolsoo Bae) 한국정보기술학회 2005 한국정보기술학회논문지 Vol.3 No.6
This paper presents a novel method to retrieve segmented video shots based on their color content. The Temporal Color Correlogram captures the spatio-temporal relationship of colors in a video shot using co-occurrence statistics. The Temporal Color Correlogram extended the HSV Color Correlogram that has been found to be very effective in content-based image retrieval. Temporal Color Correlograms compute the autocorrelation of Quantized HSV color values from a set of frame samples taken from a video shot. In this paper, the efficiency of the Temporal Color Correlogram and HSV Color Correlograms are evaluated against other retrieval systems participating the TREe Video track evaluation and against color histograms used commonly in content-based retrieval. We used Queries and relevance judgements on the 11 hours of segmented :MPEG-l video provided to track participants. Tests are executed using our Content-Based multimedia Retrieval System that was specifically developed for multimedia information retrieval applications.
차승규(Seungju Tcha),박영철(Youngcheol Park),배철수(Cheolsoo Bae) 한국정보기술학회 2007 Proceedings of KIIT Conference Vol.2007 No.-
본 논문에서는 실시간 시선 식별 시스템을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템에 대하여 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 기술은 고정된 얼굴에서만 제대로 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 GRNN을 이용한 동공 매개 변수로부터 스크린 좌표로 할당하는 시선 교정 방법을 사용하여 계층적인 구조를 구성되었다. GRNN을 사용 함으로서, 시선 할당에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 할당 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었다. 공간 시선 해상도는 화면에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 l3cm 정도인, 즉 수평으로 8도정도 수직으로 대략 5도 정도이었다. 실험 결과, 1차 시선 식별기보다 계층적 시선 식별기가 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.