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휴먼인터페이스기술개발

휴먼인터페이스기술개발 (Loan 6 times)

Material type
단행본
Corporate Author
삼성전자. 종합기술원
Title Statement
휴먼인터페이스기술개발 / 삼성전자종합기술원 주관연구 ; 과학기술부 [편]
Publication, Distribution, etc
과천 :   과학기술부,   2002  
Physical Medium
163 p. : 삽화 ; 30 cm
General Note
과학기술부에서 시행한 특정연구개발사업의 연구보고서  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌: p. 154-156
비통제주제어
음성인식. , 휴먼인터페이스. , 음성합성. , HCI 프로세서 , Speech understanding , speech synthesis , speech coding , face recognition , animation , HCI processor chip,,
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110 ▼a 삼성전자. ▼b 종합기술원
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504 ▼a 참고문헌: p. 154-156
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710 ▼a 한국. ▼b 과학기술부, ▼e

Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Stacks 3(Eastern Books)/ Call Number 006.4 2002 Accession No. 121086887 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Table of Contents

제1장 연구개발과제의 개요(Research Project Overview) = 19
제1.1절 연구 개발의 목적(Goal) = 19
제1.2절 연구 개발의 필요성(Needs) = 19
제2장 국내외 기술개발 현황(State of the art in domestic and International research and development) = 21
제2.1절 선진국 연구개발 사례 및 현황(Developed countries - examples and present status) = 21
제2.2절 국내 연구 개발 현황(Domestic development status) = 23
제2.3절 선진국과의 기술적 격차나 이슈(Gap and issue with developed countries) = 24
제2.4절 기술 전망(Technology prospect) = 25
제3장 연구개발수행 내용 및 결과(Research, development and result) = 26
제3.1절 얼굴 검출 기술(Face finding technology) = 26
1. 서론(Preface) = 26
2. M-style Grid Gabor Matching방법을 이용한 얼굴 후보 영역 추출(Face candidate extraction using M-style Grid Gabor Matching) = 27
3. SVM의 계층적 구조(Hierarchy structure of SVM) = 29
4. 두 눈의 중심점 검출(Extraction of center point between two eyes) = 31
5. 성능 평가(Performance evaluation) = 31
제3.2절 접근 제어 기술(Access control technology) = 32
1. 폐색된 얼굴 판단(Detection of partially occluded face) = 32
2. 사진 검출(Photograph detection) = 38
가. 배경을 이용한 사진 검출(Using background) = 39
나. 눈 깜빡임을 이용한 사람 진위 검출(Using eyes blinking) = 41
다. 입술 움직임을 이용한 사람 진위 검출(Using lips movement) = 42
라. 판단(Decision) = 43
마. 결론(Conclusion) = 43
제3.3절 얼굴 검증 기술(Face verification technology) = 44
1. 시스템 개요(System overview) = 44
2. 얼굴 및 각 중요점(눈, 입) 검출(Face and feature points(eyes, lips) detection) = 47
3. 얼굴 영상에 대한 전처리 및 정규화(Preprocessing and normalization for facial image) = 49
4. 인식용 특징 추출 및 검증(Feature extraction and verification) = 50
5. 등록되는 얼굴 영상에 대한 자동 업데이트(Automatic update for registration of facial images) = 52
6. 미리 등록되는 타인 얼굴(Other Face) 최적화(Optimization of pre-registered other faces) = 54
7. 기타 사항(Etc) = 55
8. 시스템 간의 차이점(Difference between systems) = 56
제3.4절 얼굴 인증 출입문 단말기 구현(Face verification system for a doorway control) = 56
1. 시스템 개요(System overview) = 56
2. 얼굴 인식 알고리즘(Face recognition algorithm) = 57
가. 성능(Performance) = 58
나. 실험 방법(experimental methodology) = 58
다. 성능 history 및 결과(performance history and results) = 59
3. 경쟁 기술 비교(Comparison with other technologies) = 59
4. 경쟁사 비교(Comparison with other companies) = 60
5. 참조 사진(Reference photographs) = 60
제3.5절 얼굴 인식 기술(Face recognition technology) = 61
1. Face Descriptor 표준화(Face descriptor standardization) = 61
2. 성분기반 LDA 얼굴 서술자를 이용한 얼굴 인식(Face recognition using component based LDA face descriptor) = 61
3. Advanced Face Descriptor Using Fourier and Intensity LDA Features = 64
4. 표준화 회의별 제안 결과(Proposal and result for each MPEG-7 meeting) = 66
가. 59차 제주 회의 실험 결과(59th Jeju meeting experiment and result) = 66
나. 60차 Fairfax 회의 실험 결과(60th Fairfax meeting experiment and result) = 67
다. 61차 Klagenfurt 회의 실험 결과(61th Klagenfurt meeting experiment and result) = 68
라. 62차 Shanghai 회의 실험 결과(62th Shanghai meeting experiment and result) = 69
마. 결론(Conclusion) = 70
5. 표준화 기고문(MPEG-7 standard draft) = 71
Abstract = 71
1. Introduction = 71
2. Component-based representation Overview = 73
3. Review of LDA = 74
4. Component-based LDA Face Descriptor = 75
4.1 Decomposition of a Facial Space = 75
4.2 Combining Components - Cascade LDA = 76
5. Pose Classification and Compensation = 78
6. Recursive Matching = 79
7. Experimental Results and Discussion = 80
7.1 Database, Protocol and Measure = 80
7.2 Component Definition = 81
7.3 Component Weighting Scheme = 81
7.4 Comparison of Sub-Space Methods = 81
7.5 Generalization Test : Holistic vs. Component LDA = 81
7.6 Pose Compensation = 82
7.7 Results of Combining Components = 82
7.8 Results of Recursive Retrieval = 83
7.9 Computational Complexity and Size of Descriptor = 83
7.10 Comparisons with Other MPEG-7 Descriptors = 83
8. Concluding Remarks = 84
제3.6절 얼굴 추적 기술(Face tracking technology) = 91
1. 서론(Introduction) = 91
2. Gabor filter = 91
3. Kalman filter = 93
4. 실험 결과(Experiment result) = 94
5. 결론 및 향후 과제(Conclusion and future research) = 97
제3.7절 표정 추출 기초 연구(Expression extraction basic research) = 97
1. Introduction = 97
2. 특징점의 추적(Feature tracking) = 98
가. Optical flow algorithm = 98
나. Robust lip tracking = 99
(1) Lip color model = 100
(2) K-means clustering = 101
(3) Expectation maximization algorithm = 101
3. 얼굴 애니메이션(Face animation) = 102
4. 연구수행 내용 및 실험 결과(Experiment and results) = 103
가. 표정 인식을 위한 특징점 추출 및 선택(Feature extraction and selection for expression recognition) = 103
나. Lip segmentation = 105
다. 특징점 추적 결과(Feature tracking result) = 106
라. 결론 및 향후과제(Conclusion and future research) = 109
제3.8절 Human Animation 기술(Human animation technology)(Virtual Me) = 109
1. 연구 개요(Overview) = 109
2. 목표(Goal) = 110
3. 현 기술 수준(Present technology) = 110
4. 개별 목표 사항(Goal for each item) = 111
5. 예상 어플리케이션(Expected application) = 112
6. 연구 세부 개발 항목(Detailed research and development) = 112
7. 결과(Results) = 112
제3.9절 Body animation 자료 구조(Body animation data structure) = 114
1. 서론(Introduction) = 114
2. 배경 지식(Background) = 116
가. 모션 그룹(Motion group) = 116
(1) 회전 그룹과 Exponential Coordinate(Rotation group and Exponential Coordinate) = 116
(2) 모션 그룹(Motion group) = 117
나. 운동학(Kinematics) = 119
3. 바디 애니메이션의 구조(Body animation structure) = 122
가. 뼈 구조(Bone structure) = 122
나. 피부 변형(Skin structure) = 123
4. 모션 캡처 데이터(Motion capture data) = 125
가. 모션 캡처(Motion capture) = 125
5. 자료 구조 및 알고리즘(data structure and algorithm) = 125
가. 기본 자료 구조(Basic data structure) = 125
나. CLink, Cjoint = 125
다. CBody = 127
(1) CBvhBody = 128
6. 결론(Conclusion) = 129
부록(Appendix)1.
Jeff Lander의 article "working with motion capture file format"중 bvh format(bvh format in Jeff Lander''s article "working with motion capture file format") = 129
BIOVISION''S BVH FORMAT. = 129
부록(Appendix)2.
Bvh file format example = 131
부록(Appendix)3.
VirtualMe의 자료 구조(VirtualMe data structure) = 134
제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도(The attainment of one''s goal and contribution to related area) = 135
제4.1절 연구개발목표의 달성도(The attainment) = 135
제4.2절 평가의 착안점에 따른 목표 달성도에 대한 자체평가(Self-evaluation) = 136
1. 제1단계(1st phase) = 137
2. 제2단계(2nd phase) = 137
3. 제3단계(3rd phase) = 138
제5장 연구개발결과의 활용계획(Application plan with research and development) = 139
제5.1절 추가 연구의 필요성(Additional research necessity) = 139
1. 얼굴 검출 기술(Face detection technology) = 139
2. 얼굴 인식 기술(Face recognition technology) = 139
제5.2절 타 연구에의 응용(Application in other research area) = 140
1. Biometrics 분야(Biometrics area) = 140
2. Video surveillance = 140
제5.3절 기업화 추진 방안(Commercialization) = 141
1. ATM-DVR = 141
2. 얼굴 검증 출입문 단말기(Face verification doorway control system) = 141
3. MPEG7 표준화 기술(MPEG7 standardization) = 141
제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보(Oversea technology information collected during research and development) = 142
제7장 참고문헌(Referecnces) = 148

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