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This paper proposes facial feature tracking based on modified ART2 neural networks. And we also suggest new measurement devices such as 'Persistence Exponent' and 'Moving Space Exponent' for the criterion of input vector which consists features. The proposed methods have been applied to classify 48 students by 2-class (ADHD positive, ADHD negative). The results of the experiment have shown that the proposed methods are effective for ADHD Behavior Pattern Classification based on the Image Processing.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
Short Range Rear Obstacle Detector for Automobile Using 24GHz AM Radar Sensor Young Su Kim, Yun Ho Choi, Soo Deog Han, Franklin Bien p.281-286

자율 주행 헬리콥터 시스템의 지능 힘제어 응용 = Intelligent Force Control Ap plication of an Autonomous Helicopter System 엄일용, 정슬 p.303-309

시뮬링크를 이용한 플래시메모리 저장장치 성능 모델링 = Performane Modeling of Flash Memory Storage Systems Using Simulink 민항준, 박정수, 이주일, 민상렬, 김강희 p.263-272

소방관 보조로봇 플랫폼의 내충격성능 향상을 위한 구조 보강 설계 = The Structural Reinforcement Design of Firefighter Assistance Robots for Improving the Impact Resistance 신동환, 김윤구, 안진웅 p.273-280

ePRO-OMP = ePRO-OMP : A Tool for Performance/Energy PRofiler and Analyzer for OpenMP Applications : OpenMP 응용 프로그램의 성능 및 에너지 분석 도구 이영호, 김지홍 p.287-293

얼굴 특징점 추적 및 움직임 측정도구 = A Study of Face Feature Tracking and Moving Measure Devices 이정희, 이영희, 차의영 p.295-302

차량용 UWB 레이다를 위한 DSP 기반의 신호처리 모듈 플랫폼 개발 = Development Based on Signal Processing Platform for Automotive UWB Radar System 주영환, 김상동, 이종훈 p.319-325

초음파 센서 기반 장애물 인지 이동 로봇 설계 = Design of Ultrasonic Sensor Based Obstacle Recognition Mobile Robot 문인석, 홍원기, 류정탁 p.327-333

전조등의 시각적 특성을 이용한 야간 사각 지대 차량 검출 기법 = Night-Time Blind Spot Vehicle Detection Using Visual Property of Head-Lamp 정정은, 김현구, 박주현, 정호열 p.311-317

참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 G. Xu and T. Sugimoto, "Rits eye: a software-based system for real-time face detection and tracking using pan-tilt-zoom controllable camera", Proc. of International Conference on Pattern Recognition, Vol.2, pp. 1194-1197, 1998. 미소장
2 K. C. Jin and J. H. Cho, "Automatic face feature tracking", Proc. of the 1999 IEEE Region 10 Conference TENCON'99, Vol.1, pp. 68-71, Korea, 1999. 미소장
3 신윤희, 강신국, 김은이, “얼굴 특징 추적을 이용한 인터페이스 구현”, 한국정보과학회 학술발표논문집, pp. 274-276, 2006. 미소장
4 Face Detection Using Fusion of Heterogeneous Template Matching 소장
5 A. Lanitis, C. J. Taylor, and T. F. Cootes, "An automatic face identification system using flexible appearance models", Image and Vision Computing, Vol.13, No.5, pp. 393-401, 1995. 미소장
6 P. Viola and M. Jones, "Robust real-time object detection", International Journal of Computer Vision, pp. 137-154, 2002. 미소장
7 R. Lienhart and J. Maydt, "An extended set of haar-like features for rapid object detection", IEEE ICIP, Vol.1, pp. 900-903, 2002. 미소장
8 주진선, 신윤희, 김은이, “다중 얼굴 특징 추적을 이용한 복지형 인터페이스”, 전자공학회 논문지 Vol.45, No.1, pp. 75-83, 2008. 미소장
9 J. Shlens, "A Tutorial on principal component analysis", 2005. 미소장
10 Robust Facial Feature Location on Gray Intensity Face 네이버 미소장
11 Detecting faces in images: a survey 네이버 미소장
12 A. L. Yuille, P. W. Hallinan and D. S. Cohen, "Feature extraction from faces using deformable templates", International Journal of Computer Vision, pp. 99-111, 2003. 미소장
13 C. L. Huang and C. W. Chen, "Human facial feature extraction for face interpretation and recognition", Pattern Recognition, Vol.25, No.12, pp. 1435-1444, 2005. 미소장
14 S. Y. Kung, “Digital neural networks”, Prentice Hall, International, Inc, 1993. 미소장

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