• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.923-926
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• 2011

본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.367-370
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• 2001

본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.11-12
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• 2008

본 논문은 이차원 영상에 투영된 삼차원 인체의 포즈를 인식하기 위하여 이차원 영상에 투영된 인체의 실루엣 정보를 이용하였다. 인체는 삼차원 공간에서 움직이므로 이차원 영상으로 모든 정보를 알아내기에는 부족한 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 인체 포즈의 주시 방향을 결정한 후 인체의 실루엣 영상 Convex-hull 특징점 정보를 이용하여 인체의 삼차원 포즈를 인식하였다. 인체의 포즈는 PCA로 차원을 축소하였으며 Diffusion Distance로 데이터베이스의 포즈모델 중 가장 가까운 모델을 선택하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.851-859
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• 2011

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.137-144
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• 2014

본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.814-816
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• 2005

본 연구에서는 영상획득 조건을 충분히 만족시키지 못하는 몰입형 디스플레이 환경에서 다수의 사용자 머리위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 본 기법은 몰입형 가상환경에서 적외선 반사영상을 획득하고 그로부터 배경을 제거함으로써 얻어진 전경(foreground) 영역으로부터 프로젝션 히스토그램을 생성하고 사용자 실루엣을 추출하게 된다. 모든 사용자의 머리는 다각형 근사된 실루엣과 프로젝션 히스토그램에 기반하여 탐지된다. 또한 향후 몰입형 가상환경에서의 다중 사용자 트래킹을 지원하기 위해 스테레오 영상에서 탐지된 머리를 기준으로 탐색영역을 정의, 대응점을 결정하고 그에 기반하여 각 사용자 머리의 3차원 위치를 계산하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.13-22
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• 2023

본 논문은 특정 자세를 취하고 있는 인간형 캐릭터의 단순한 실루엣 그림 등을 입력으로 받아 이로부터 3차원 신체 외형 정보를 복원하는 기술을 다룬다. 기하학적인 방법 만으로 실루엣에 담기지 않은 내부 형체를 추출하는 것은 매우 어려운 일이기에 본 논문은 대규모 신체 3차원 형체 데이터베이스 및 이의 통계적 분석 데이터를 활용하여 인간형 템플릿 모델을 실루엣에 맞도록 정합 하는 것을 주된 아이디어로 한다. 본 기술은 다음의 세 단계로 이뤄진다. 먼저 주어진 실루엣 이미지로부터 이미지 분석을 통해 윤곽선 및 법선 벡터를 추출한다. 둘째로, 실루엣 이미지와 3차원 모델 간의 점 대 점 대응관계를 수립한다. 마지막으로 수치적 최적화를 통해 실루엣과 모델이 최대한 일치하도록 파라메터들을 정한다. 본 논문은 실루엣 정보로부터 3차원 신체 형태를 최적화하는 실용적 방법론을 제시한 것이 주된 기여이며, 기술의 유효성을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.852-857
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• 2005

본 논문은 지능형 로봇 시스템을 위한 인간 몸의 하이브리드 실루엣 추출 기법을 제안한다. 지능형 로봇은 내부적인 진동과 낮은 해상도로 인해 강인한 실루엣 추출을 필요로 한다. 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 하이브리드 실루엣 추출 기법을 제안하였다. 하이브리드 실루엣은 영상간의 공간차 및 시간차 정보를 고려 생성되며 움직임 영역 모델을 통해 두 정보간의 중요성에 가중치를 준다. 최종적으로 실험결과를 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.