본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.
본 연구는 두부계측방사선사진에서 선정한 계측점과, 3차원 CT영상에서 계측점을 선정하고 이를 정중시상면으로 투영하였을때 두 계측점 사이의 위치적 연관성에 대해 알아보고자 시행하였다. III급 부정교합을 주소로 서울대학교 치과병원에 내원한 환자 20명을 대상으로 술 전에 CT와 두부방사선사진을 촬영하였다. CT자료에서 계측점을 선정하고, 정중시상면을 기준으로 투사영상을 얻은 후에 이것을 110%로 확대하였다. 전두면과 후두골의 외연을 기준으로 두부방사선사진 투사도와 CT자료의 정중시상면 투사영상을 중첩하고, FH평면을 기준으로 공통 좌표계를 설정하였다. 이 좌표계를 기준으로 얻은 계측점 좌표값 차이의 평균과 표준편차를 구하고 paired t test를 시행하였다. X축은 $-0.14{\pm}0.65$에서 $-2.12{\pm}2.89\;mm$, Y축은 $0.34{\pm}0.78$에서 $-2.36{\pm}2.55\;mm$ ($6.79{\pm}3.04\;mm$)의 범위를 보였으며, 20개의 계측점 중 X축은 9개에서, Y축은 7개에서 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 오차는 촬영자세에 따라 악골의 위치가 변화한 경우, 골단부에 위치함으로써 주변구조물에 가려진 경우, 해부학적 구조물의 중첩에 따른 식별오차, 계측점의 정의가 다른 경우 발생할 수 있다.
이 연구는 기존의 두부방사선사진에서 사용되었던 계측점들을 3차원으로 재구성한 CT자료에서 다시 정의하고, 그 점들의 재현도를 조사함으로써. 재현성이 높고 해부학적 특징을 잘 표현하는 점들을 제안하고자 시행하였다. 3차원 영상에서 상대적 좌표 값을 구하기 위해 어느 4점도 같은 평면에 존재하지 않는 7개의 고정점을 선정하여 기준 좌표계를 설정하였다. V works 4.0 (Cybermed inc., Seoul. Korea)을 이용하여 고정점과 1점 설정을 위한 volume model (voxel size=4*4*2, threshold value-639)을 형성한 후 계측점을 선택하였으며. 나머지 점들은 모두 volume mode의 MPR 창을 이용하여 선정하였다 이렇게 선정한 계측점을 V 녁ㅎㄷ교 (Cybermed Inc.. Seoul, Korsa)로 이출하여 각 점의 상대적 공간 좌표 값을 구하였다 모든 자료는 2주 간격으로 2번 측정한 후 재현도를 계산하였다 각 계측점의 재현도는 x축 $0.13\~1.24mm$, y축 $0.23\~1.53mm$, z축 $0.15\~1.81mm$로 유사한 범위를 보였다 재현도가 우수한 것은 고정점을 이용한 1점이며 봉합에 의해 정의되는 J점의 재현도가 비교적 낮게 나타났다.
Geometric effect of landmarks to the navigation error is investigated in the two-dimensional line-of-sight measurement based vision navigation system. DOP is derived between line-of-sight measurement error and navigation solution error. For cases of three landmarks in an area, variations of the DOP were observed through computer simulations. Vision navigation system experiments were performed for the cases. Simulation and experimental results show that navigation solution errors have similar trend to DOP values of the simulation.
Introduction: Identifying menton (Me) on posteroanterior cephalograms and three-dimensional (3D) cone-beam computed tomography (CBCT) images is difficult, because the midpoint of the symphyseal area is not identifiable after the mandibular symphysis fuses at an early age. The aim of this study was to evaluate the reliability of the identification of the genial tubercle (GT) in patients with mandibular asymmetry and to compare it with that of the traditional landmark, Me. Methods: The samples comprised 20 CBCT images of adults with mandibular asymmetry. Two examiners performed the identifications and measurements. Me and GT were marked, and the anteroposterior, vertical, and transverse distances to the three reference planes were measured on 3D-reconstructed CBCT images. The intra- and inter-examiner reliability of landmark identification of Me and GT were assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC) and Bland-Altman plots. Results: The Me and GT landmarks showed excellent reliability ($ICC{\geq}0.993$) three-dimensionally. In the transverse evaluation, the ICC values of the GT (range, 0.997-0.999) tended to be slightly higher than those of Me (range, 0.993-0.996). In the Bland-Altman plots for the two separate assessments, Me showed a maximum error of 1.76 mm in the transverse direction, whereas the GT showed a maximum error of 0.96 mm in the 95% limit. Conclusions: Our results suggest that both Me and GT are clinically reliable and equally useful landmarks for the evaluation of mandibular asymmetry on CBCT images.
In this paper, we propose an automatic method to finding corresponding points. One 2D image can be changed 3D shape by 3D model. The main idea is using gabor wavelet values from 3D model. And Elastic Bunch Graph Matching algorithm is more stable in 3D model.
Zhu, Yinge;Yerkovich, Bruno Carvacho;Zhang, Xingjie;Park, Jong-il
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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pp.212-214
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2021
In a society with Covid-19 as part of our daily lives, we had to adapt ourselves to a new reality to maintain our lifestyles as normal as possible. An example of this is teleworking and online classes. However, several issues appeared on the go as we started the new way of living. One of them is the doubt of knowing if real people are in front of the camera or if someone is paying attention during a lecture. Therefore, we encountered this issue by creating a 3D reconstruction tool to identify human faces and expressions actively. We use a web camera, a lightweight 3D face model, and use the 2D facial landmark to fit expression coefficients to drive the 3D model. With this Model, it is possible to represent our faces with an Avatar and fully control its bones with rotation and translation parameters. Therefore, in order to reconstruct facial expressions during online meetings, we proposed the above methods as our solution to solve the main issue.
A service robot can identify its own position relative to landmarks, the locations of which are known in advance. The main contribution of this research is that it gives various ways of making the self-localizing error smaller by referring to special landmarks which are developed as high gain reflection material and coded array associations. In this paper, the authors propose a set of indices to evaluate the accuracy of self-localizing methods using the selective reflection landmark and infrared projector, and the indices are derived from the sensitivity enhancement using 3D distortion calibration of camera. And then, the accurarcy of self-localizing a mobile robot with landmarks based on the indices is evaluated, and a rational way to minimize to reduce the computational cost of selecting the best self-localizing method. The simulation results show a high accuracy and a good performance.
A novel method of dimensional measurement using machine vision, which is called Landmark Tracking System, has been developed. Its advantages come form tracking only the bright, standard shaped "landmarks" which are made from retroreflective sheets. In the design of the LTS, it is essential to know the relationship between optical parameters and their influence on system performance. Such optical parameters include the brightness of landmark image, the illumination system design, and the choice of imaging optics. And the performance of retroreflective material also plays important role in the LTS performances. Influences of such optical parameters on LTS's dimensional measurement characteristics are investigated, with respect to the retroreflective material, the imaging optics, and the illumination system. Measuremtn errors due to parameter variations are also analyzed. Experiments are performed with a LTS prototype. Retroreflective characteristics are verified, and the LTS's measurement performances are measured in the form of repeatability and accuracy. Experimental results shgow that the LTS has repeatability better than 1/30,000 of a field of view(30 degrees), and accuracy better tha 1/3,000 of a field fo view.d fo view.
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localization technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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