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- 저자 : 윤경로(Kyoung-Ro Yoon) (검색결과 5 건)
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이상훈(Sang-Hun Lee),윤경로(Kyoung-Ro Yoon) 대한전기학회 2021 전기학회논문지 Vol.70 No.9
Non-contact biometric identification technology is once again receiving social attention these days when untact technology is required due to the Covid-19. Face recognition technology is being used in a variety of platforms such as airport immigration systems, hospital patient management systems, financial self-authentication systems, criminal suspect detection systems, and personal authentication systems for mobile devices, and is showing its effectiveness. In this paper, multiple face recognition technology is applied to the automatic attendance system. Unlike when only one person is recognized, multiple face recognition results in lower accuracy and slower processing speed. In this paper, a frontal face detection algorithm is proposed. Using the frontal face detection algorithm, only the frontal face was used for recognition, and when 36 people were recognized, 97.2% accuracy was achieved. In addition, we proposed an erasing multiple face recognition method and increased the average number of frames processed per second as the recognition completion rate increased.
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나성원(Na, Seong-Won),이상훈(Lee, Sang-Hun),윤경로(Yoon, Kyoung-Ro) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
최근 팬데믹으로 인해 다양한 산업에서 온라인화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 흐름에 따라 생체 신호를 이용한 로그인 시스템이나 자동 출결관리 시스템의 개발 또한 활발하게 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 정보 중 얼굴을 이용하여 산업에서 도입 가능한 수준까지 얼굴인식 시스템의 성능을 향상 시키고자 한다. 우리는 성능향상을 위해 먼저 얼굴인식 시스템에서 성능 저하원인인 영상 속 얼굴 위치 및 각도 변화를 해결하고자 정면 얼굴 Capture 방법을 제안하였다. 두 번째로는 FRR 오류가 발생하면 추가적으로 정면얼굴을 추출하여 개인 인증을 다시 시도방법을 제안하였다. 검증을 위해 얼굴인식 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 유사도 기반 프레임워크를 구현하여 제안한 성능향상 방법을 적용, 실험 하였으며 420명의 Database를 구축하고 2주 동안 99개의 비디오 데이터를 수집하여 실제 산업에서 도입 가능한 환경과 유사하게 구축해 우리의 제안 방법을 테스트 및 검증하였다.
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사용자 적응적 방송 수신을 위한 사용자 선호도 정보구조와 프로그램 정보구조의 설계 및 응용
윤경로,이진수,이희연 한국방송공학회 2000 방송공학회논문지 Vol.5 No.1
User adaptive reception of broadcast programs includes the functionality such as the user adaptive filtering and browsing functionality. The user adaptive filtering means that the user can limit the list of programs to include only his/her favorite programs among hundreds of available programs. The user adaptive browsing means that the user can view a short summary of his/her selection in the way that he/she prefers. When the receiving system include the random access storage device, the automatic recording functionality of users favorite programs can be included. The user adaptive reception requires support from various meta-data such as user preference data and content description data. TV Anytime forum is a standardization effort to enable user adaptive TV reception, which means that the user can watch what s/he wants when s/he want in the way s/he wants. MPEG-7 includes not only the content description for broadcast applications but also other content descriptions such as structure information. This paper addresses the relationship between MPEG-7 and TV Anytime and investigates how MPEG-7 should be designed and be used to satisfy the requirements of the user adaptive reception of broadcast program.
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사용자 피드백 기반의 적응적 가중치를 이용한 정지영상 검색
이진수,김현준,윤경로,이희연 한국방송공학회 2000 방송공학회논문지 Vol.5 No.1
Generally, rrelevance, feedback reflecting user's intention has been used utilized to refine the query conditions in image retrieval. However, in this paper, the usage of the relevance feedback is extended to the image database categorization so as to be accommodated to the user independent image retrieval. In our approach, to guarantee a desirable user-satisfactory performance descriptors and the elements of the descriptors corresponding unique features associatiated with of each image are weighted using the relevance feedback where experts can more lead rather than beginners do. In this paper, we propose a proper image description scheme consisting of global information, local information, descriptor weights and element weights based on color and texture descriptors. In addition, we also introduce an appropriate learning method based on the reliability scheme preventing wrong learning from abusive feedback.
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