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-localitzation 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.
랜드마크와 같이 시각적 인지가 용이해야 하는 요소의 입지 선택은 공간설계과정에서 많이 등장하는 화두이다. 최근에는 이러한 시각적 요소의 가시성을 평가하기 위해서 컴퓨터를 활용한 그래프 분석기술이 많이 적용되고 있으나, 분석의 틀이 평면적이고 시점과 대상점의 설정이 고정적이어서, 실질적인 분석결과를 얻는데 한계가 컸다. 이에 본 연구에서는 3차원 환경에서 동적 시점에 대한 분석이 가능한 비지향성 다차원 가시도 분석(MDVC-N) 분석방법론을 제시하였으며, 3차원 컴퓨터그래픽기술을 이용하여 분석어플리케이션을 구축하고, 시점과 대상점을 설정하는 스크립트 구조를 설계하였다. 여기에 고저차를 갖는 지형에 다양한 높이의 건물이 배치되어 있는 복합화된 대지를 예시모델로 적용하여 분석방법론을 검증하고 입지별 대안의 시각적 특성을 파악하였다. 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) 6개의 대안을 설정하여 정량적인 가시도를 측정할 수 있었다. 2) 3차원 그래프로 재현하여 직관적인 분석이 가능하였다. 3)공간구문론의 국부통합도를 공간이용행태 변수로 보정한 결과를 산출함으로서 분석의 적용성을 향상시켰다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제34권6호
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pp.622-627
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2008
In orthognathic surgery, precise analysis and diagnosis are essential for successful results. In facial asymmetric patient, traditional 2D image analysis has been used by lateral and P-A Cephalometric view, Skull PA, Panorama, Submentovertex view etc. But clinicians sometimes misdiagnose because they cannot find exact landmark due to superimposition, moreover image can be magnified and distorted by projection technique or patient's skull position, when using these analysis and method. For overcome these defects, analysis by using of 3D CT has been introduced. In this way we can analysis precisely by getting the exact image free of artifact and finding exact landmark with no interruption of superimposition. So we want to review of relationship between various skeletal landmarks of mandible or cranial base and facial asymmetry by predictable analysis using 3D CT. We select the cases of the patients who visited our department for correction of facial asymmetry during 2003-2007 and who were taken image of 3D CT for diagnosis. 3D CT images were reconstructed to 3D image by using V-Work program (Cybermed Inc., Seoul, Korea). And we analysis the relationship between facial asymmetry and various affecting factor of skeletal pattern. The mandibular ramus hight difference between right and left was most affecting factor that express facial asymmetry. And in this research, there was no relationship between cranial base and facial asymmetry. The angulation between facial midline and mandibular ramus divergency has significant relationship with facial asymmetry
Objective: To investigate the pattern of accuracy change in artificial intelligence-assisted landmark identification (LI) using a convolutional neural network (CNN) algorithm in serial lateral cephalograms (Lat-cephs) of Class III (C-III) patients who underwent two-jaw orthognathic surgery. Methods: A total of 3,188 Lat-cephs of C-III patients were allocated into the training and validation sets (3,004 Lat-cephs of 751 patients) and test set (184 Lat-cephs of 46 patients; subdivided into the genioplasty and non-genioplasty groups, n = 23 per group) for LI. Each C-III patient in the test set had four Lat-cephs: initial (T0), pre-surgery (T1, presence of orthodontic brackets [OBs]), post-surgery (T2, presence of OBs and surgical plates and screws [S-PS]), and debonding (T3, presence of S-PS and fixed retainers [FR]). After mean errors of 20 landmarks between human gold standard and the CNN model were calculated, statistical analysis was performed. Results: The total mean error was 1.17 mm without significant difference among the four time-points (T0, 1.20 mm; T1, 1.14 mm; T2, 1.18 mm; T3, 1.15 mm). In comparison of two time-points ([T0, T1] vs. [T2, T3]), ANS, A point, and B point showed an increase in error (p < 0.01, 0.05, 0.01, respectively), while Mx6D and Md6D showeda decrease in error (all p < 0.01). No difference in errors existed at B point, Pogonion, Menton, Md1C, and Md1R between the genioplasty and non-genioplasty groups. Conclusions: The CNN model can be used for LI in serial Lat-cephs despite the presence of OB, S-PS, FR, genioplasty, and bone remodeling.
X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 방법을 데이터 세트로 평가하고 성능을 평가한다. 그런 다음 네트워크의 특징과 성능을 분석하겠습니다. 본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 학습방법을 사용하여 300W-LP 데이터 학습을 수행했으며 AFLW2000 데이터 세트를 사용하여 평가를 평가했다. 결과는 이 성능 결과는 기존 랜드마크 대 포즈 방법보다 자유롭게 얼굴 이미지의 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있으므로 실제 상황에서 포즈를 정확하게 예측할 수 있다. 키포인트 세트의 최적화는 독립적이지 않기 때문에, 우리는 계산 시간을 줄일 방법을 확인했다. 이 방법은 Boosted 3-D PCA 성능을 향상시키거나 다양한 애플리케이션 도메인에 적용하는 데 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상한다
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
Recent advancements in optics technology enable us to realize fast scans of hands using two-dimensional (2D) image scanners. In this paper, we propose an automatic hand measurement system using 2D image scanners for customized glove production. To develop the automatic hand measurement system, firstly hand scanning devices has been constructed. The devices are designed to block external lights and have user interface to guide hand posture during scanning. After hands are scanned, hand contour is extracted using binary image processing, noise elimination and outline tracing. And then, 19 hand landmarks are automatically detected using an automatic hand landmark detection algorithm based on geometric feature analysis. Then, automatic hand measurement program is executed based on the automatically extracted landmarks and measurement algorithms. The automatic hand measurement algorithms have been developed for 18 hand measurements required for custom-made glove pattern making. The program has been coded using the C++ programming language. We have implemented experiments to demonstrate the validity of the system using 11 subjects (8 males, 3 females) by comparing automatic 2D scan measurements with manual measurements. The result shows that the automatic 2D scan measurements are acceptable in the customized glove making industry. Our evaluation results confirm its effectiveness and robustness.
목적: 내측 연골판 후각부의 관절경 수술시 전내측 삽입구의 피부 표식으로 슬개골 하극이 사용 가능한지를 전향적으로 조사하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 슬관절 50예(1군), 마취하 정상 슬관절 10예(2군), 비교적 단순한 슬관절 병변의 치료 또는 진단적 관절경 시술을 받은 연속적 슬관절 50예(3군)를 대상으로 1, 2군에서 정 측면 단순 방사선 영상(A)과 외반 부하 정 측면 방사선 영상(B)을 30도 굴곡에서 촬영하여 A, B에서 대퇴골 내과의 연골 두께를 고려하지 않은 경우 (1, 2-A, B군) 및 B에서 이를 2.5 mm로 가정한 경우 (1, 2-C군)로 구분하여 슬개골 하극과 대퇴골 내과의 최고 원위부의 연결선 (전내측 삽입구 선)을 그었다. 이 선과 내측 경골 고평부의 접점 (C-D 백분율), 슬개골 하극과 전방 관절선 사이의 거리 (E-길이), 내측 경골-대퇴 관절의 간격 (F-길이)을 계측하였다. 3군은 슬개골 하극 위치에 전내측 삽입구를 만들고, 내측 연골판 후각부 및 외측 연골판 체부로의 접근성을 평가하였다. 결과: 평균 C-D 백분율은 1-A, B, C군에서 85.8, 101.3, 69.1%, 2-A, B, C군에서 102.4, 144.6, 116.8% 였다. 평균 E-길이는 15.1(1-A군), 15.5(1-B, C군), 13.1(2-A군), 12.9 mm(2-B, C군)였고, 1, 2군에서 외반 부하유무에 따른 이들 값의 변화는 통계학적 유의성이 없었다. F-길이는 외반 부하에 의해 1, 2군에서 평균 1.2, 3.6 mm 증가하였고, 통계학적으로 유의성이 있었다(p<0.001, p<0.001). 3군에서 슬개골 하극 위치에 만든 전내측 삽입구는 내측 연골판 후각부 및 외측 연골판의 체부로의 접근성은 각각 49, 48예에서 우수하였다. 결론: 슬개골 하극이 내측 연골판 후각부의 관절경 수술시 전내측 삽입구의 피부 표식으로 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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