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극좌표계 변환과 AdaBoost를 이용한 회전 얼굴 검출
장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.7
회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다. Rotated face detection is required in many applications but still remains as a challenging task, due to the large variations of face appearances. In this paper, a polar coordinate transform that is not affected by rotation is proposed. In addition, a method for effectively detecting rotated faces using the transformed image has been proposed. The proposed polar coordinate transform maintains spatial information between facial components such as eyes, mouth, etc., since the positions of facial components are always maintained regardless of rotation angle, thereby eliminating rotation effects. Polar coordinate transformed images are trained using AdaBoost, which is used for frontal face detection, and rotated faces are detected. We validate the detected faces using LBP that trained the non-face images. Experiments on 3600 face images obtained by rotating images in the BioID database show a rotating face detection rate of 96.17%. Furthermore, we accurately detected rotated faces in images with a background containing multiple rotated faces.
장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.1
이 논문에서는 정면 얼굴 영상을 대상으로 사상체질 판정에 사용되는 얼굴 인상을 효과적으로 판정하는 방법을 제안하였다. 판정을 위하여 눈, 턱 형 태 등에 대한 특징을 정의하고 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 주어진 특징 데이터의 차원을 축소하여 표현하고, 특징 벡터 사이의 클래스 분리를 최대로 하는 선형 변환인 선형 판별 분석법을 수행한 후 SVM을 이용하여 8가지 종류의 인상을 판정하였다. 여러 얼굴 영상에 대해 실험한 결과, 전문가인 한의사가 판정한 결과를 기준으로 약 85.3% 정확도를 가지는 판정결과를 얻었다. In this paper, we propose an efficient method to classify human facial impression using frontal face image. The features that represent the shape of eye, jaw and face are used. The proposed method employs PCA, LDA and SVM in series. PCA is used to project the feature space to a low dimensional subspace. LDA produces well separated classes in a low dimensional subspace even under severe variation. This results in good discriminating power for classification. SVM is used to classify the data. Human face has been classified for 8 facial impressions. The experiments have been performed for many face images, and show encouraging result.
변분다중스케일법을 이용한 $Re_{\tau}=180$ 채널 난류 유동의 대와류모사
장경식,이보현,윤범상,이주성,노명일,Chang, K.,Lee, B.H.,Yoon, B.S.,Lee, J.S.,Roh, M.I. 한국전산유체공학회 2010 한국전산유체공학회지 Vol.15 No.2
In the present work, LES with new variational multiscale method is conducted on the fully developed channel flow with Reynolds number, 180 based on the friction velocity and the channel half width. Incompressible Navier-Stokes equations are integrated using finite element method with the basis function of NURBS. To solve space-time equations, Newton's method with two stage predictor multicorrector algorithm is employed. The code is parallelized using MPI. The computational domain is a rectangular box of size $2{\pi}{\times}2{\times}4/3{\pi}$ in the streamwise, wall normal and spanwise direction. Mean velocity profiles and velocity fluctuations are compared with the data of DNS. The results agree well with those of DNS and other traditional LES.