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김덕진,김낙빈,김영천,Kim, Deok-Jin,Kim, Nak-Bin,Kim, Yeong-Cheon 대한전자공학회 1982 전자공학회지 Vol.19 No.4
A microcomputerized biomedical signal processing system has been designed and fabricated. Softwares for this system have also been developed to record and analyze ECG and EEG waveforms. In this systenm, the vectorcardiogram of ECG waveforms is formed automatically and displayed on CRT with of her usefull cardiac information. The frequency components of EEG waveform can also be analyzed in this system and the analyzed spectrum is displayed on CRT. 여러 가지 생체신묵를 측정하여 마이크로침퓨터 안에 기억시켜 두고 생체 내부 기관의 상태를 파악할 수 있도록 적절한 프로그램을 선택하여 그 신묵를 처리할 수 있는 신묵 처리 시스템을 구성하였다. 이 시스템의 특징은 EEG, ECG 등 여러 가지 생체 신묵를 하나의 시스템으로 처리할 수 있게 한 점이다. ECG 파형은 3개 채널로 동시 측정 기록한 후 심전 벡터위를 작성하여 심박수, 심실흥분시간, 심전 백터의 절대치와 각등과 함께 CRT 함면상에 나타나게 하였다. EEG 파형은 CRT상에 주파수 성분별로 빈도와 상대진폭을 나타나게 하였다.
얼굴의 다양한 포즈 및 표정의 변환에 따른 얼굴 인식률 향상에 관한 연구
최재영 ( Jae-young Choi ),황보택근 ( Taeg-keun Whangbo ),김낙빈 ( Nak-bin Kim ) 한국인터넷정보학회 2004 인터넷정보학회논문지 Vol.5 No.6
다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CANDIDE 모델을 이용하여 얼굴을 정합한다. 마지막으로, 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다. Various facial pose detection and recognition has been a difficult problem. The problem is due to the fact that the distribution of various poses in a feature space is more dispersed and more complicated than that of frontal faces. This thesis proposes a robust pose-expression-invariant face recognition method in order to overcome insufficiency of the existing face recognition system. First, we apply the TSL color model for detecting facial region and estimate the direction of face using facial features. The estimated pose vector is decomposed into X-Y-Z axes. Second, the input face is mapped by deformable template using this vectors and 3D CANDIDE face model. Final, the mapped face is transformed to frontal face which appropriates for face recognition by the estimated pose vector. Through the experiments, we come to validate the application of face detection model and the method for estimating facial poses. Moreover, the tests show that recognition rate is greatly boosted through the normalization of the poses and expressions.