Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.83-87
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2001
본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.484-486
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2000
일러스트레이션은 물체를 표현하는 최소한의 특징만을 가지고 사물을 표현하는 방법이다. 이를 자동화한 많은 연구들은 주로 많은 스트록을 이용하여 실제와 유사한 일러스트레이션 결과를 생성하고자 하였다. 본 연구는 물체의 특징만을 표현할 수 있는 적은 스트록을 이용하여 일러스트레이션을 생성하는데 목적을 둔다. 이를 위해 우리는 이전 연구[1]에서 간단히 추출된 경계선과 두 가지 스트록 모핑기법을 제시하였다. 본 논문에서는 물체의 특징을 표현하기 위해 유용한 경계선 추출 방법을 제시한다. 정확한 경계선의 추출은 스트록과 더불어 최종 일러스트레이션 결과에 많은 영향을 미친다. 경계선 추출 방법과 이전 논문의 스트록 모핑 방법을 이용한 일러스트레이션 결과는 본 논문의 실험결과로 주어졌다.
Given an unstructured point set, we use an MLS (melting least-squares) approximation to estimate the local curvatures and their derivatives at a point by means of an approximation surface Then, we compute neighbor information using a Delaunay tessellation. feature points can then be detected as zero-crossings, and connected using curvature directions. Also this approach has a fast computation time than previous methods, which based on triangle meshes. We demonstrate our method on several large point-sampled models, rendered by point-splatting, on which the feature lines are rendered with line width determined from curvatures.
본 논문에서는 주어진 삼차원 메쉬를 실시간에서 연필화로 표현하는 방법을 소개한다. 이를 위해 본 논문에서는 연필화의 특징을 분석한 후 분석된 특징들을 빠르고 간단하게 모사하여 표현하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 크게 윤곽선을 그리는 방법과 내부를 그리는 방법으로 나뉘며, 제시된 모든 알고리즘은 그래픽스 하드웨어를 이용하여 실시간으로 동작한다. 우선 물체의 윤곽선을 그리기 위해 사람이 윤곽선을 그릴 때의 특징을 분석하여 실제의 윤곽선과 비교해 약간의 오차를 지니면서 여러번 겹쳐 그린 듯한 윤곽선을 만들어 내는 방법을 제시한다. 또한 물체의 내부를 그리기 위해서 먼저 연필의 특징을 잘 반영하는 텍스쳐를 만든 후 이를 물체의 표면에 매핑시켜 물체의 특징을 연필화풍으로 잘 표현하는 방법을 제시한다. 이 과정에서 연필화의 느낌을 강조하기 위해 물체가 그려지는 종이의 질감을 표현하는 방법과 물체의 명암비를 조정하는 방법 역시 제시한다.
In this paper, we propose that fast tracking algorithm for moving object is separated from background, using partial boundary line information. After detecting boundary line from input image, we track moving object by using the algorithm which takes boundary line information as feature of moving object. we extract moving vector on the imput image which has environmental variation, using high-performance BMA, and we extract moving object on the basis of moving vector. Next, we extract boundary line on the moving object as an initial feature-vector generating step for the moving object. Among those boundary lines, we consider a part of the boundary line in every direction as feature vector. And then, as a step for the moving object, we extract moving vector from feature vector generated under the information of the boundary line of the moving object on the previous frame, and we perform tracking moving object from the current frame. As a result, we show that the proposed algorithm using feature vector generated by each directional boundary line is simple tracking operation cost compared with the previous active contour tracking algorithm that changes processing time by boundary line size of moving object. The simulation for proposed algorithm shows that BMA operation is reduced about 39% in real image and tracking error is less than 2 pixel when the size of feature vector is [$10{\times}5$] using the information of each direction boundary line. Also the proposed algorithm just needs 200 times of search operation bout processing cost is varies by the size of boundary line on the previous algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.4
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pp.266-274
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2003
Distance Fourier descriptors of local target boundary and feature information fusion using multiple MLPs (Multilayer perceptrons) are proposed. They are used to identify nonoccluded and partially occluded targets in natural FLIR (forward-looking infrared) images. After segmenting a target, radial Fourier descriptors as global shape features are defined from the target boundary. A target boundary is partitioned into four local boundaries to extract local shape features. In a local boundary, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. Distance Fourier descriptors as local shape features are defined by using distance function. One global feature vector and four local feature vectors are used as input data for multiple MLPs to determine final identification result of the target. In the experiments, we show that the proposed method is superior to the traditional feature sets with respect to the identification performance.
This paper presents a method to extract 3D outlines of objects in an image obtained from a monocular vision. After detecting the general outlines of the object by MOPS(Multi-Scale Oriented Patches) -algorithm and we obtain their spatial coordinates. Simultaneously, it obtains the space-coordinates with feature points to be immanent within the outlines of objects through SIFT(Scale Invariant Feature Transform)-algorithm. It grasps a form of objects to join the space-coordinates of outlines and SIFT feature points. The method which is proposed in this paper, it forms general outlines of objects, so that it enables a rapid calculation, and also it has the advantage capable of collecting a detailed data because it supplies the internal-data of outlines through SIFT feature points.
This paper proposes a extraction of feature lines on a polygonal model using local implicit surface fitting technique. To extract feature lines on a polygonal model, the previous technique addressed to compute the curvature and their derivatives at mesh vertices via global implicit surface fitting. It needs a user-specified precision parameter for finding an accurate projection of the mesh vertices onto an approximating implicit surface and requires high-time consumption. But we use a local implicit surface fitting technique to estimate the local differential information near a vertex by means of an approximating surface. Feature vertices are easily detected as zero-crossings, and can then be connected along the direction of principal curvature. Our method, demonstrated on several large polygonal models, produces a good fit which leads to improved visualization.
In this paper, we proposed a contour shape description method which use the CFR(contour fluctuation ratio) feature. The CFR is the ratio of the line length to the curve length of a contour segment. The line length means the distance of two end points on a contour segment, and the curve length means the sum of distance of all adjacent two points on a contour segment. We should acquire rotation and scale invariant contour segments because each CFR is computed from contour segments. By using the interleaved contour segment of which length is proportion to the entire contour length and which is generated from all the points on contour, we could acquire rotation and scale invariant contour segments. The CFR can describes the local or global feature of contour shape according to the unit length of contour segment. Therefore we describe the shape of objects with the feature vector which represents the distribution of CFRs, and calculate the similarity by comparing the feature vector of corresponding unit length segments. We implemented the proposed method and experimented with rotated and scaled 165 fish images of fifteen types. The experimental result shows that the proposed method is not only invariant to rotation and scale but also superior to NCCH and TRP method in the clustering power.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.505-507
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2000
본 논문에서는 3차원 머리 모델에 몇 장의 사진으로부터 얻은 텍스쳐를 입혀 실물처럼 보이는 3차원 인물 모델을 얻는 방법을 제시한다. 모델에 사진들을 맞추는 방법으로는 특징선을 정합하는 방법을 사용한다. 모델에는 얼굴의 특징을 나타낼 수 있는 눈/코/입/눈썹 등의 특징선을 지정하였으며 이들을 사진에 정합시킴으로써 모델의 각 부위에 필요한 텍스쳐 영상을 얻는다. 여러 방향에서 본 사진들을 사용함으로써 더욱 정확한 얼굴 모델을 얻을 수 있는데, 이때 모델의 한 면은 여러 장의 사진에서 합성되어야 하는 경우가 생긴다. 이는 각 사진에서 얼굴이 보는 방향과 모델면이 이루는 각을 이용하여 그 사진이 그 면의 텍스쳐에 기여하는 정도를 계산할 수 있다. 이렇게 함으로써 사진을 이용한 저가의 3차원 캡쳐 시스템을 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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