• 제목/요약/키워드: 인체 이미지

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멀티모달 사용자 중심 인터페이스를 적용한 인체 학습 시스템 (Human body learning system using multimodal and user-centric interfaces)

  • 김기민;김재일;박진아
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.85-90
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    • 2008
  • 본 논문은 유연하고 다각적인 인터페이스를 이용한 사용자 중심의 능동적인 인체 학습 시스템을 제안한다. 기존의 인체 학습 방법은 이미지, 텍스트, 영상자료부터 학습자로의 주입식 학습이었다. 본 논문에서 제안한 인체 학습 시스템은 실제 인체 장기 데이터로 제작된 3D 인체 장기 모델을 제공함으로써 학습자는 사실적인 장기의 형태를 3차원 공간에서 보고, 장기에 대한 촉감을 제공하는 햅틱 인터페이스와 학습자의 의도에 기반한 카메라 시스템으로 써 능동적이고 다각적인 학습을 진행할 수 있다. 그리고 계층 기반 장기 분류를 통하여 구축된 학습 정보를 통하여, 전체적인 시각에 기초한 인체 학습 과정을 진행할 수 있다. 본 인체 학습 시스템으로써 기존의 평면적인 인체 학습교재, 자료 등에서 얻을 수 없는 입체적인 인터페이스를 통한 학습 효율 향상의 가능성을 보고자 한다.

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유해 이미지 분류 성능 개선을 위한 이중 피부 화소 검출을 이용한 인체 검출 (Body-Detection using Multi Skin-Detection for Improvement of Malicious Image Classifications)

  • 김세민;전재현;민현석;노용만;한승완;최병철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.82-85
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    • 2010
  • 인터넷의 급속한 발달과 이미지 콘텐츠 개발 기술의 발달로 현재 누구나 쉽게 이미지 콘텐츠의 공유 및 배급이 용이해졌다. 그러나 이로 인해 누드나 포르노와 같은 불건전한 유해 이미지들의 접근 역시 쉬워지고 있다. 특히, 스마트 폰이나 스마트 TV 등 멀티미디어 기능이 가능한 휴대장치 및 단말기의 비약적인 발전으로 인하여, 언제 어디서나 우리들은 유해 이미지의 노출되어 있다. 따라서 유해 이미지 시청이 적당하지 않은 연령층까지 무방비 상태에 놓여 있기 때문에 이를 막을 수 있는 시급한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출에 이용하여 인체 영역 검출해내고 이것을 이용하여 유해 이미지 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 피부 화소 검출 기법은 오차율을 가지고 있기 때문에 정확한 검출이 힘들다. 따라서 우리는 검출에 대한 강도를 조절하여 이중으로 피부 화소를 검출하여 좀더 정확한 피부 영역을 획득한다. 또한 기존의 방법들은 대체로 일차적인 피부 영역 검출에 초점을 둔 반면, 유해 판별의 주된 기준이 되는 가슴이나 성기, 엉덩이 등을 좀 더 중점적으로 찾으려 하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 검출된 피부 영역에서 유해 부위를 좀 더 집중적으로 찾아 유해 판별 성능을 높이는 방법을 제안하고 실험으로 증명을 하고자 한다.

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3D 인체 및 의상복원을 사용한 개인체형맞춤 가상착용 iOS 모바일 서비스 설계 및 개발 (Personal-Fit Virtual Try-On iOS Mobile Service using 3D Human body and Clothing model reconstruction)

  • 유승원;오상민;안희준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.193-195
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    • 2022
  • 본 논문에서는 3차원 스캔 없이 이미지 입력만을 사용한 개인 체형을 고려한 모바일 가상 착용 시스템의 전체 과정을 설계하고 개발하였다. 이를 위하여 이미지상 인물의 자세와 체형의 추정을 통하여 3차원 인체모델(SMPL)을 추정하는 최근의 방식을 이용하였고, 앞 뒷면 의상 이미지를 2차원 texture 매핑과 평면 triangle mesh로 복원하고 의상 봉제 (sewing) 시뮬레이션을 사용하여 3차원 의상 모델을 생성하는 방법을 새롭게 개발하였다. 또한 이를 활용한 3차원 개인화된 가상 착용 모바일 앱과 서비스를 Flask와 iOS 환경에서 SceneKit을 활용하여 개발하였다. 이를 통하여 단순히 의상의 매칭과 스타일 뿐 아니라 사이즈에 따른 착용 Fit을 구매 전에 확인할 수 있는 전체 서비스를 실현 및 검증하였다.

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영상기반 인체행위분류를 위한 전이학습 중추네트워크모델 분석 (Transfer Learning Backbone Network Model Analysis for Human Activity Classification Using Imagery)

  • 김종환;류준열
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제31권1호
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    • pp.11-18
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    • 2022
  • 최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

인체안 단색수차의 타각식 계측을 위한 파면분석기 연구 (Study on the wavefront analyzer for objective measuring the monochromatic aberrations of human eye)

  • 강돈희;고동섭;손진욱;권혁제;김현수
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
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    • pp.134-135
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    • 2003
  • 인체안의 단색수차는 시력의 한계를 규정하고 또한 안광학 기기의 설계에 있어서 중요한 요소이기 때문에 오래 전부터 많은 관심을 갖게 되었다. 또한 단색수차를 정밀하게 측정함으로써 가장 이상적인 시력 교정 방법을 찾을 수 있다. 본 연구에서는 먼저 그림 1과 같은 Shack-Hartmann (SH) 파면분석기를 구성하였다. 이 파면분석기는 대물렌즈, 결상렌즈, 미소렌즈배열(microlens array, MLA), 그리고 이미지 센서(CCD)로 구성되어 있다. (중략)

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인체 자세 추정을 위한 다중 해상도 디컨볼루션 출력망 (Multi-Scale Deconvolution Head Network for Human Pose Estimation)

  • 강원준;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.68-71
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    • 2020
  • 최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

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효과적인 초음파검사를 위한 동화상 검색시스탬 설계 및 구현 (Design and Implementation of Video Retrievaling System for Effective Ultrasonograph)

  • 오태석;오무송
    • 한국음향학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.79-84
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    • 1998
  • 초음파 진단장치는 X선 촬영과 달리 인체에 해를 주지 않고 계속적으로 장시간 관 찰할 수 있고 실시간으로 영상을 볼 수 있으며, 또 타장비에 비해 가격이 저렴하고 소형이 라는 장점이 있다. 현재는 이 영상들을 대용량 저장매체에 저장되어 컴퓨터를 통해 재생하 여 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 막대한 양의 영상데이터를 검색하기 위한 새 로운 검색방법을 제시한다. 제안하는 검색방법은 검색을 원하는 정지화상의 컬러이미지를 제시하면 시스템이 이를 자동으로 분석하여 이미지 데이터베이스에 저장된 유사한 이미지데 이터들과 관련된 정보들을 질의결과로 나타내어 쉽게 검색하고자 한다. 이를 위하여 사용자 가 제시한 정지화상을 Bitmap으로 구성하고, Bitmap전체의 비디오 메모리에서 검색할 부분 영역을 검색대상으로 설정한다. 이 값을 key값으로 우선적으로 여기에 원하는 유사비를 설 정한 후 전체 동화상의 각 프레임에서 추출한 비디오 메모리 데이터와 검색 화면의 비디오 메모리를 Pixel별로 비교하여, 사용자가 원하는 영상데이터의 위치point 값과 유사비율값을 보관한다. point값으로 보관된 것을 유사비율에 따라 우선 순위를 정하여 데이터베이스에 보 관하고 이 보관된 후보 이미지들을 순위별로 화면에 나타내어 사용자가 원하는 이미지데이 터를 쉽고 빠르게 검색할 수 있었다.

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의료 영상을 이용한 인체 역학적 구조물 특징 추출 및 영상 분할 (Feature Extraction and Image Segmentation of Mechanical Structures from Human Medical Images)

  • 호동수;김성현;김도일;서태석;최보영;김의녕;이진희;이형구
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제15권2호
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    • pp.112-119
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    • 2004
  • 인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.

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이미지에서 3차원 인물복원 기법을 사용한 패션쇼 애니메이션 생성기법 (Fashion-show Animation Generation using a Single Image to 3D Human Reconstruction Technique)

  • 안희준;미나르 마드올 라흐만
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.17-25
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    • 2019
  • 본 논문은 단일 이미지를 패션쇼 워킹 영상으로 변환하는 기술을 소개한다. 일반인이 가상으로 패션모델이 되어 보는 흥미로운 응용일 뿐 아니라, 나아가 가상 착용기술과 함께 결합하게 되면 의상착용결과의 동적인 확인이 가능한 기술이다. 본 논문에서 사용한 기술은 이미지에서 3차원 인간신체 모델을 추정 복원해 주는 SMPLify 기법에 기초하여, 인체 모델에서 의상을 포함한 사람으로 모델을 확장하고, 이에 애니메이션 기법을 적용하여 구현되었다. 인체와 의상을 포한한 사람의 3차원 모델은 2차원 이미지 상에서 기하변형과 깊이정보를 사용하여 복원하였다. 패션 데이터 셋에 적용해 본 결과 정자세의 경우에는 성공적인 수준의 결과를 보였으나, 상용수준의 성능을 위해서는 이미지의 분할 기술, 매핑기술 및 가려진 영역의 복원기술 등 선 후처리 기술에 보완이 필요한 것으로 확인되었다.

가상현실을 위한 해부학에 기반한 얼굴 애니메이션 (Anatomy-Based Face Animation for Virtual Reality)

  • 김형균;오무송;고석만;김장형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.280-282
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    • 2003
  • 본 논문에서는 가상현실 환경에서 인체 모델의 애니메이션을 위하여 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2 장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용하였다.

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