• 제목/요약/키워드: 활성 윤곽선 모델

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활성 윤곽선 모델의 영상 에너지 제어를 위한 개선된 영상 필터 (The improved image filter for the purpose of controlling the image energy in the Active Contour Model)

  • 강중욱;최경민;박용희;전병호;김태균
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.520-522
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    • 1998
  • 활성 윤곽선 모델(Active Contour Model : Snake)을 이용한 윤곽선 추출 방법에서는 물체를 검출하기 위해 잠재적 표면(potential surface) 위에서 지역 최소치를 향하여 다양한 힘을 가함으로써 물체의 윤곽선으로 활성 윤곽선 모델을 움직이게 한다. 활성 윤곽선 모델에서 영상의 관심있는 물체를 검출하기 위해서는 영상의 잠재적 표면 위에서 활성 윤곽선 모델이 지역 최소치를 향하여 활동적으로 움직이도록 다양한 힘을 효과적으로 제어해야 한다. 본 논문에서는 활성 윤곽선 모델이 적합한 지역 최소치를 향하여 적절하게 수렴하도록 활성 윤곽선 모델이 움직이는 잠재적 표면을 변형할 수 있는 영상 필터를 제안한다.

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유전자 알고리즘을 이용한 다해상도 기반의 활성 윤곽선 모델 (Multiresolution-Based Active Contour Model Using Genetic Algorithm)

  • 이기환;유현정;김현준;김태용;조석제
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.385-386
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    • 2009
  • 활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.

활성 윤곽선 모델을 이용한 얼굴 경계선 추출 (Facial Boundary Detection using an Active Contour Model)

  • 장재식;김은이;김항준
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제42권1호
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    • pp.79-87
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    • 2005
  • 본 논문에서는 복잡한 환경에서 정확한 얼굴영역의 경계를 추출하기 위한 활성 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 제안한다. 제안된 모델에서 윤곽선은 레벨 함수 φ의 제로 레벨 집합으로 표현되고, 레벨 집합의 편미분 방정식을 통해 진화된다. 이 때, 제안된 모델에서는 윤곽선의 진화와 종교를 위해 2차원 가우시안 모델로 표현되는 피부색 정보를 이용한다. 이를 통해 잡음 및 다양한 포즈를 가지는 복잡한 영상에서도 정확한 얼굴 경계선을 얻을 수 있는 강건한 추출 방법이 구현된다. 제안된 방법의 유효성을 평가하기 위해서 다양한 영상에 대해서 실험이 이루어졌으며, 그 결과를 geodesic 활성 윤곽선 모델의 결과와 비교하였다. 실험결과는 제안된 방법의 보다 나은 성능을 보여준다.

동적 프로그래밍에 의한 활성 윤곽선의 B-스플라인 표현 (B-Spline Representation of Active Contours by Dynamic Programming)

  • 김동근
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권7호
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    • pp.1962-1969
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    • 1999
  • 활성 윤곽선은 내부 에너지와 외부에너지에 의해 조절되는 형태 변형이 가능한 에너지 최소화 곡선이다. 내부 에너지는 곡선을 부드럽게 유지하기 위한 제약 조건이고, 외부 지는 곡선을 영상 특징 쪽으로 이끈다. 활성 윤곽선이 제어 점에 의한 B-스플라인 표현은 많은 장점을 갖는다. Mentet[3] 등은 유한 차분 법에 의한 활성 윤곽선이 B-스플라인 표현을 제안하였다. 본 논문에서는 활성 윤곽선을 구간별 3차 B-스플라인으로 표현하고, 이 모델의 에너지를 최소로 하는 제어 점을 찾기 위한 방법으로 동적 프로그래밍을 사용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 유한 차분 법에 의한 B-스플라인 방법에 비해 간단하고 효과적이다.

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개인 인증을 위한 활성 윤곽선 모델 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템 (ACMs-based Human Shape Extraction and Tracking System for Human Identification)

  • 박세현;권경수;김은이;김항준
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.39-46
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    • 2007
  • 최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

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활성 템플릿의 구조와 동작특성 (Structural and Behavioral Characteristics of Active Templates)

  • 양애경;최형일
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.461-463
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    • 1998
  • 본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.

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손 모양 인식을 이용한 모바일 로봇제어 (Mobile Robot Control using Hand Shape Recognition)

  • 김영래;김은이;장재식;박세현
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제45권4호
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    • pp.34-40
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    • 2008
  • 본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.

비전 기반의 모바일 로봇 제어 시스템 (Vision-based Mobile Robot Control System)

  • 장재식;김은이;장상수;김항준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.781-783
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    • 2005
  • 본 논문은 손 모양 인식을 이용한 비전 기반의 보행 로봇 제어 시스템을 제안한다. 손의 모양을 인식하기 위해서 움직이는 카메라 영상으로부터 정확한 손의 경계선물 추출하고 추적하는 일이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 민 시프트 방법을 사용한 활성 윤곽선 모델 기반의 추적 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 손 추출기, 손 추적기, 손 모양 인식기 그리고 로봇 제어기, 4개의 모들로 구성된다. 손 추출기는 영상에서 미리 정의된 손의 모양을 가지는 피부색 영역을 추출한다. 추출된 손의 추적은 활성 윤관선 모델과 민 시프트 방법을 사용하여 실행된다. 그 후 Hue moments를 사용하여 추적된 손의 모양을 인식한다. 제안된 방법을 평가하기 위해서 본 논문에서는 2족 보행 로봇 KHR-1에 제안된 방법을 적용 한다.

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코바기반 협업지원 의료영상 분석 및 가시화 시스템 (A CORBA-Based Collaborative Work Supported Medical Image Analysis and Visualization System)

  • 전준철;손재기
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권1호
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    • pp.109-116
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    • 2003
  • 본 논문에서는 분산환경에서 사용자들에게 효과적인 접근성과 사용성을 제공하는 코바기반 협업 지일 의료영상 분석 덴 가시화 시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 분산환경에서 의료영상 분활 및 모델링과 같은 의료영상 분석 및 처리 기능을 제공하며 아울러 의료영상 데이터의 효율적 관리 기능을 제공한다. 영상의 분류 및 특정 세포조직의 추출은 베이지안 방법과 활성 윤곽선 모델등 적용하여 수행되며, 획득된 영상의 특성정보는 의료영상의 실시간 3차원 모델링에 사용된다. 개발된 시스템은 브로드 케스팅과 동기화 메커니즘에 기반하여 시스템을 사용하는 다중 사용자들간의 협동작업을 지원한다. 본 시스템은 분산 프로그램을 지원하는 자바 및 코바에 의해 개발되었으며, 따라서 클라이언트는 분산 객체의 위치나 분산객체가 수행되는 운영체제에 관한 정보가 없이도 메소드 호출방법에 의해 서버 객체에 접근할 수 있다.

레벨셋을 이용한 특정 영역의 영상 세그먼테이션 (Image Segmentation of Special Area Using the Level Set)

  • 주기세;조덕상
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.967-975
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    • 2010
  • 영상 세그먼테이션은 배경으로부터 객체들을 구별하는 것으로서, 영상 분석과 해석을 하는데 있어서 첫 번째 단계에 해당한다. 그러나 활성 외곽선 모델은 위상이 2개밖에 없으므로 정확하게 원하는 객체들을 추출할 수가 없다. 본 논문에서 원하는 특정한 범위의 명암도를 갖는 객체들을 추출하기 위해서 초기 곡선을 객체들 근처에 구성함으로써 바라는 윤곽을 찾는 방법을 제안한다. 초기 곡선은 히스토그램 평활화, 가우시안 평활화, 임계치를 이용하여 구한다. 제안한 방법은 초기 곡선을 관심영역에 최대 근접시키므로 계산 속도를 줄이고 원하는 영역을 정확하게 추출할 수 있다. CT 영상과 MR 영상에 적용한 결과 제안한 방법이 활성 외곽선 모델보다 더 효과적임을 보였다.