On-line detection system of the abnormal states in a machining process needs to be developed to implement the IMS(Intelligent Manufacturing System). High productivity and efficient quality control can be achieved through the on-condition maintenance for normal tool condition. Generally it is difficult to determine the exact point of time for a tool change because a tool wear grows gradually on the contrary to other abnormal states such as tool fracture, chattering etc. In this article, the shape variation of cutting force signal generated by a insert during face milling was investigated along with a tool wear. The variance, skewness and kurtosis were used as the shape parameters to describe the shape variation and, consequently, utilized as the features to monitor a tool wear. Experimental results showed that the shape parameters could discriminate the tool condition reliably between a fresh tool and a worn tool. As a result, we proposed the method to diagnose a tool wear by combining these parameters with a neural network algorithm.

In this paper, I present my face detection and tracking method. First, image enhancement is carried out in HSV space especially if the input image is acquired from unconstrained illumination condition. I used a method for image enhancement in HSV space based on the local processing of image. I propose a lighting invariant face detection system based upon the edge and skin tone information of the input color image. The advantage of the proposed face detection is that, it can detect faces with different size, pose, and expression under unconstrained illumination conditions. I combined the Kalman filter with Camshift to enable track recovery after occlusions and to avoid the tracking failures caused by objects and background with similar colors to face. In my tracking method, I particularly focus on face tracking. The size and position of window are obtained after Camshift iteration. Kalman filtering is used to predict the next starting iterative point of Camshift. The experimental results show that my tracking method get the better results than Camshift in occlusion sequences and dynamic backgrounds.

본 논문은 영상에 내재하는 얼굴영상에 대하여 보다 빠르고 강인하게 검출하기 위하여 퍼지측도를 이용하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 여러 가지 조명환경과 인종의 피부색 모델을 이용해 피부영역을 검출한다. 그리고 영 역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 탬색범위를 줄이고, 에지를 이용한 템플릿 매칭을 탐색영역에 적용한다. 이를 위하여 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학적인 침식연산을 제안하였다. 각각의 부 분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분 집합에 대하여 λ-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대 치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의하였다. 실험 결과는 제안된 방법 이 이질적인 템플릿을 이용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강인하게 검출하였으며, 템플릿의 단계를 줄여 검출시간을 줄일 수 있었다.

One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than 4.5° in real-time.

In this paper, we report the progress in the development of performance evaluation method for detection algorithms of face region and facial components. This paper aims to provide a standardized evaluation method for general approach in face recognition application as a potential component in futuristic intelligent robot systems. From an image capture process to the retrieval of face-related information, all the necessary steps are shown with examples.

본 논문에서는 복잡한 랜덤 배경 하에서 위치하고 있는 게임 플레이어의 얼굴 영상을 스테레오 매칭을 이용하여 배경과 분리하여 추출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 사람과의 상호 작용이 필요한 게임일수록 사람의 동작이나 각 부위에 대한 인식이 필요하다. 이 방법은 게임 이외에도 보안 시스템, 의류 시뮬레이션, 3D 모델링 그리고 로보틱스와 같은 분야에 적용될 수 있다. 스테레오 매칭에 관해서는 많은 연구가 있어왔으며, 기본적으로 영역기반 방법과 특징기반 방법으로 분류될 수 있다. 본 논문의 제안 방법 에서는 영역기반 방법으로 처리를 시작하고, 다단계 크기의 윈도우를 적용하여 물체의 경계선을 찾는 작업을 진행한다. 각 윈도우 크기에 대하여 유사성 커브가 생성되며, 이 값은 물체의 경계선을 판별하는 특징으로 사용된다. 전단계에서 생성된 코어스(coarse) 영역은 유사성 커브 방식에 의하여 머지 작업을 거치며, 최종적으로 대상 물체의 영상을 추출하게 된다.