A Neural Network Based Classifier for a Segmented Facial Expression Recognition System Based on Haar Wavelet Transform

Automatic recognition of facial expressions is a vital component of natural human-machine interfaces. Facial expressions convey information about one's emotional state and helps regulate our social norms by helping detect and interpret a scene. In this paper, we propose a novel face expression recognition scheme based on Haar discrete wavelet transform and a neural network classifier. First, the sample image undergoes preprocessing where noise is removed using binary image processing techniques. Then feature vectors are extracted using DWT from corresponding pixels in the image. The extracted image pixel data are used as the input to the neural network. We demonstrate experimentally that when wavelet coefficients are fed into a back-propagation based neural network for classification, a high recognition rate can be achieved by using a very small proportion of transform coefficients. Based on our experimental results, the proposed scheme gives satisfactory results

Intelligent environments: a manifesto

We explain basic features of an emerging area called Intelligent Environments. We give a short overview on how it has developed, what is the current state of the art and what are the challenges laying ahead. The aim of the article is to make aware the Computer Science community of this new development, the differences with previous dominant paradigms and the opportunities that this area offers to the scientific community and society

Effect of hyperspectral image denoising with PCA and total variation on tree species mapping using Apex Data

In this paper, the impact of image denoising on feature selection and tree species mapping accuracy is assessed. We apply a novel algorithm for hyperspectral (HS) image denoising using principal component analysis (PCA) and total variation (TV). The method is embedded in an object‐based classification framework and tested for complex forests with closed canopies and scarce reference data. Results show that, under the given conditions, HS image denoising is beneficial yielding stable mapping results with acceptable accuracy levels. Denoising also affected feature selection processing time with a time gain of 41.6%

三次元レーザースキャナーを用いたインテリジェント自動ドア

従来の自動ドアの多くは、ドア上部に取り付けた近接センサを用いてドアへ進入する歩行者の検出を行っている。このセンサを使った自動ドアは歩行者が監視領域に進入するだけで動作するため、歩行者はドアに対して特別な操作をすることなくドアに入ることが出来る。このような自動ドアは開閉に力を必要としないため、日常生活において行動に制限がある人でもストレスなく使うことができる。しかし従来の自動ドアには反応が鈍い、誤動作する、といった問題点がある。反応が鈍い自動ドアとは、センサの監視領域の狭さや感度の悪さが原因でドアが開きづらい自動ドアのことで、歩行者のスムーズな通行を妨げている。誤動作というのは、ドアに入る意志がない歩行者に対して誤ってドアを開けてしまうことを指し、このような誤動作は開閉時の動力のほか、建物の空調の効率の面でも不経済である。センサの感度が低いことによる反応の鈍さと感度が不必要に高いことによる誤動作は相反する要求であり、従来のセンサを用いる限り同時に解決することはできない。そこで本研究では、ドアに接近する歩行者の人数や動きを観測し、通過する意思のある歩行者に対してのみ適切なタイミングでドアを開けるインテリジェント自動ドアの開発を目指す。具体的には、歩行者の位置情報が取得でき、環境の変化に強い三次元レーザースキャナーをドアセンサとして採用し、このセンサに対応したドアの開閉判定アルゴリズムを開発した。また、三次元レーザースキャナーを用いたドアセンサと従来の自動ドアに用いられている駆動系を組み合わせてインテリジェント自動ドアを構築し、実機実験による評価を通して以下の機能が実現されていることを確認した。・ドアに進入する歩行者にのみドアを開ける・歩行者の位置と速度を推定し、ドアの開きタイミングと開き速度を制御する・歩行者の人数を推定し、ドアの開き幅を制御する電気通信大学201

インテリジェント自動ドアにおける適切な開閉タイミングの検討

自動ドアは、ビルやスーパー、病院といったあらゆる建物の出入り口に設置されている。自動ドアのメリットとしては利便性の向上が挙げられるが、実際には素通りによる誤動作や反応が鈍いためにスムーズな通行が妨げられ、建物の空調効率を低下させる原因となる。そこで、本研究では、特にドア手前の停止や減速を無くし、スムーズな通行が行える適切な開きタイミングを明らかにし、その適切な開閉タイミングを実装した自動ドアを作成し、求めた開閉タイミングの検証を行うことを目的とした。まず、本研究で使用するための自動ドアシステムを作成した。このシステムでは三次元のレーザスキャナから得られるデータを用いて歩行者の検出を行い、歩行者の速度や大きさを測ることができる。また、任意のタイミングで開 / 閉 / 止をコントロールすることができる。次に、固定された自動ドアへの通過実験を行い、被験者がドア到達時に減速しないために必要な開口幅の条件を求めた。これにより、先行研究で定義した開きタイミングには速度に応じてオフセットを加える必要があることを確認した。また、実際に動く自動ドアを歩行者に通過してもらい、歩行速度を取得した。得られた歩行速度を減速と減速しないに分類した。この2つの領域を、SVMを用いて線形分離した。この分離境界線を歩行者が減速しない適切な開きタイミングとして求めた。　さらに、歩行者が通過した後に直ちにドアを閉じるために、歩行者の幅から閉じタイミングを予測し、荷物を持った状態でも挟み込みが起こらない適切な閉じタイミングの検討を行った。　最後に、求めた適切な開閉タイミングを実装したインテリジェント自動ドアと、従来の自動ドアとの比較実験を行い、従来の自動ドアよりスムーズな通行を行え、通過後はすぐに閉じ始めることを確認した。電気通信大学201

Object Segmentation Using Active Contours: A Level Set Approach

Image segmentation is responsible for partitioning an image into sub-regions based on a preferred feature. Active contour models have widely been used for image segmentation. The use of level set theory has enriched the implementation of active contours with more flexibility and simplicity. The past models of active contours rely on a gradient based stopping function to stop the curve evolution. However, when using gradient information for noisy and textured images, the evolving curve may pass through, or stop far from the salient object boundaries. We propose using a polarity based stopping function. Comparing to the gradient information, the polarity information accurately distinguishes the boundaries or edges of the salient objects more precisely. With combining the polarity information with the active contour model, we obtain an efficient active contour model for salient object detection. Experiments are performed on several images to show the advantage of the polarity based active contour

Wissensbasierte Situationsinterpretation für eine kontextbezogene Chirurgieassistenz mittels Erweiterter Realität

Chirurgische Assistenzsysteme unterstützen den Chirurgen bei der Durchführung einer Operation. Durch ihren Einsatz sollen das Patientenrisiko gesenkt und die chirurgische Belastung verringert werden. Ein Ziel zukünftiger Assistenzsysteme ist die Bereitstellung einer kontextbezogenen Unterstützung des Chirurgen. Im Fokus der vorliegenden Arbeit stehen ein Konzept und die zugehörigen Methoden zur Realisierung solch einer Assistenz