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얼굴 표정으로부터 정서를 인식
동영상 카메라로 얻은 얼굴 이미지에 대해 얼굴 움직임 단위의 변화나 눈과 코, 입 등에서의 변화, 또는 전체적인 얼굴패턴의 변화 등을 탐지함
장점 : 비접촉식으로 작업자나 운전자의 행동에 큰 영향을 안
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영상정보통신 11. ① 12. ④ 13. ① 14. ① 15. ⑤ 16. ③ 17. ① 18. ④ 19. ⑤ 20. ④ 21. ⑤ 22. ④ 23. ④ 24. 개인이나 집단이 서로 정보를 주고 받는 일 25. ④ 26. ④ 27.② 28. ④ 29. ① 30. ③ 31. ⑤ 32. ① 33. 북소리, 연기 34. ⑤ 35. ④ 36. ④ 37. ⑤ 38. ⑤ 39.④ 40
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얼굴인식의 두 단계의 과정을 거쳐 이루어
지며, 얼굴검출은 인식의 전처리 단계로서 정확한 얼굴 영역의 추출을 통해 인식기
의 학습 및 분류 작업의 기반이 되기에 실제 인식기의 인식률에 가장 크게 영향을
미친다. 최근에 얼굴영상에 대
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얼굴영상인식 소프트웨어의 도입 및 생물위협검색 기능
의 결합이 미래의 체크포인트 발전에 중심
개인들의 스마트카드는 승객검증서류 및 생체정보와 암호화되고
검사된 수하물은 RFID 택을 부착 후
해당 승객 스마트카드에
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영상 생성, m_Dib1 )
↓
Gray-scale
(원영상, 기준영상 gray화)
On Capture
(원영상에서 기준영상추출)
←
↓
→
Check Detect
(침입자 판별)
→
Fitering
→
Subtraction
↓
↓
←
ObjRatio
←
Binarization
Detect (Open CV)
( 침입자의 얼굴 인식 )
↓
SaveDetectImage
(침입자의 얼
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