1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. Now We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image of man's face and measure facial figure. We should examine accuracy of position recognition in 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). 2. Methods We took a photograph of Face status with Land Mark by using 3D-AFRA. And We scanned Face status by using laser scanner(vivid 700). We analysed error average of distance between Facial Definition Points. We compare the average between using 3D-AFRA and using laser scanner. So We examined the accuracy of position recognition in 3D-AFRA at indirectly. 3. Results and Conclusions The error average of distance between Right Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5140mm and the error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5949mm in frontal image of face. The error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5308mm and the error average of distance between Left Tragion and The Other Facial Definition Points is 0.6529mm in laterall image of face. In conclusion, We assessed that accuracy of position recognition in 3D-AFRA is considerably good.
Kim, Gyeong-Cheol;Lee, Jeong-Won;Kim, Hoon;Shin, Soon-Shik;Lee, Hai-Woong;Lee, Yong-Tae;Chi, Gyoo-Yong;Kim, Jong-Won
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.22
no.2
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pp.497-501
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2008
3D facial scanner for an accurate analysis is measured precisely a distance in straight, a distance in curved line, an angle in 3D data, the area of surface. We can easy acquire 3D data by the method of 0.8sec in each scan with easy handling, simple merge to whole face, harmless and fast process. In the HyungSang medicine, the inspection of the facial shape includes the Dam(gall bladder) - Bang Kwang(urinary bladder) body, the Jung${\cdot}$Gi${\cdot}$Shin${\cdot}$Hyul, the six merdian types etc. And we will collect the evidence based date verifing in the HyungSang clinical medicine. As we will analyze the facial whole form and the size${\cdot}$length${\cdot}$angle of the facial part, put the facial form's standardization on a solid foundation.
Three-dimensional ultrasonic probes being applied to the medical imaging can be grouped into three depending on the scanning methods, which are a mechanical type system, a free-hand system, and 2D phased arrays system. A mechanical type scanner uses a mechanically driven transducer to acquire series of 2D plane images. By integrating these images, a 3-D medical image can be constructed. A motor driving mechanism is a conventional choice for mechanically driving a transducer assembly which picks the raw ultrasonic images up. In this paper we attempt to design a 3D ultrasonic probe which has a operating mechanism of s tilting 3-D scanning. The motion of a transducer assembly of the ultrasonic probe is analytically modelled. We propose a selection procedure for the diameter of a wire rope driving the transducer assembly and the size of torsional spring which gives an initial tension to wire ropes.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06b
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pp.18-21
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1996
In the field of Virtual Reality, many studies have been reported. Especially, there are many studies on generating virtual creatures on computer systems. In this paper we propose an algorithm to automatically generate 3D fish models from 2D images which are printed in illustrated books, pictures or handwritings. At first, 2D fish images are captured by means of image scanner. Next, the fish image is separated from background and segmented to several parts such as body, anal fin, dorsal fin, ectoral fin and ventral fin using the proposed method“Active Balloon model”. After that, users choose front view model and top view model among six samples, respectively. 3D model is automatically generated from separated body, fins and the above two view models. The number of patches is decreased without any influence on the accuracy of the generated 3D model to reduce the time cost when texture mapping is applied. Finally, we can get any kinds of 3D fish models.
The PET/CT scanner is an evolution in image technology. The two modalities are complementary with CT and PET images. The PET scan images are well known as low resolution anatomic landmak, but such problems may help with interpretation detailed anatomic framework such as that provided by CT scan. PET/CT offers some advantages-improved lesion localization and identification, more accurate tumor staging. etc. Conventional PET employs tranmission scan require around 4 min./bed position and 30 min. for whole body scan. But PET/CT scanner can reduced by 50% in whole body scan. Especially nowadays PET scanner LSO scintillator-based from BGO without septa and operate in 3-D acquisition mode with multidetectors CT. PET/CT scanner fusion problems solved through hardware rather than software. Such device provides with the capability to acquire accurately aligned anatomic and functional images from single scan. It is very important to effective detection from gamma ray source in PETdetector. And can be offer high quality diagnostic images. So we have study about detection processing of PET detector and high quality imaging process.
Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.15-19
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2015
The depth information of an image is used in a variety of applications including 2D/3D conversion, multi-view extraction, modeling, depth keying, etc. There are various methods to acquire depth information, such as the method to use a stereo camera, the method to use the depth camera of flight time (TOF) method, the method to use 3D modeling software, the method to use 3D scanner and the method to use a structured light just like Microsoft's Kinect. In particular, the depth camera of TOF method measures the distance using infrared light, whereas TOF sensor depends on the sensitivity of optical light of an image sensor (CCD/CMOS). Thus, it is mandatory for the existing image sensors to get an infrared light image by bundling several pixels; these requirements generate a phenomenon to reduce the resolution of an image. This thesis proposed a measure to acquire a high-resolution image through gradual area movement while acquiring a low-resolution image through pixel bundling method. From this measure, one can obtain an effect of acquiring image information in which illumination intensity (lux) and resolution were improved without increasing the performance of an image sensor since the image resolution is not improved as resolving a low-illumination intensity (lux) in accordance with the gradual pixel bundling algorithm.
Setting parameters of Ultrasonic scanners influence the quality of ultrasonic images. In order to obtain optimized images sonographers need to understand the effects of the setting parameters on ultrasonic images. The present study considered typical four parameters including TGC (Time Gain Control), Gain, Frequency, DR (Dynamic Range). LCS (low contrast sensitivity) was chosen to quantitatively compare the quality of the images. In the present experiment LCS targets of a standard ultrasonic test phantom (539, ATS, USA) were imaged using a clinical ultrasonic scanner (SA-9000 PRIME, Medison, Korea). Altering the settings in the parameters of the ultrasonic scanner, 6 LCS target images (+15 dB, +6 dB, +3 dB, -3 dB, -6 dB, -15 dB) to each setting were obtained, and their LCS values were calculated. The results show that the mean pixel value (LCS) is the highest at the max setting in TGC, mid to max in gain and pen mode in frequency and 40-66 dB in DR. Among all images, the image being the highest in LCS was obtained at the setting of DR 40 dB. It is expected that the results will be of use in setting the parameters when ultrasonically examining masses often clinically found In either solid lesions (similar to +15, +6, +3 dB targets) or cystic lesions (similar to -15, -6, -3 dB targets).
Three-dimensional (3-D) laser scans can provide a 3-D image of the face and it is efficient in examining specific structures of the craniofacial soft tissues. Due to the increasing concerns with the soft tissues and expansion of the treatment range, a need for 3-D soft tissue analysis has become urgent. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the scanning error of the Vivid 900 (Minolta, Tokyo, Japan) 3-D laser scanner and Rapidform program (Inus Technology Inc., Seoul, Korea) and to evaluate the mean error and the magnification percentage of the image obtained from 3-D laser scans. In addition, soft tissue landmarks that are easy to designate and reproduce in 3-D images of normal, Class II and Class III malocclusion patients were obtained. The conclusions are as follows; scanning errors of the Vivid 900 3-D laser scanner using a manikin were 0.16 mm in the X axis, 0.15 mm in the Y axis, and 0.15 mm in the Z axis. In the comparison of actual measurements from the manikin and the 3-D image obtained from the Rapidform program, the mean error was 0.37 mm and the magnification was 0.66%. Except for the right soft tissue gonion from the 3-D image, errors of all soft tissue landmarks were within 2.0 mm. Glabella, soft tissue nasion, endocanthion, exocanthion, pronasale, subnasale, nasal alare, upper lip point, cheilion, lower lip point, soft tissue B point, soft tissue pogonion, soft tissue menton and preaurale had especially small errors. Therefore, the Rapidform program can be considered a clinically efficient tool to produce and measure 3-D images. The soft tissue landmarks proposed above are mostly anatomically important points which are also easily reproducible. These landmarks can be beneficial in 3-D diagnosis and analysis.
In this paper, we propose a three-dimensional (3D) scanning system based on two line lasers. This system uses two line lasers with different wavelengths as light sources. 532-nm and 630-nm line lasers can compensate for missing scan data generated by geometrical occlusion. It also can classify two laser planes by using the red and green channels. For automatic registration of scanning data, we control a stepping motor and divide the motor's rotational degree of freedom into micro-steps. To this end, we design a control printed circuit board for the laser and stepping motor, and use an image processing board. To compute a 3D point cloud, we obtain 200 and 400 images with laser lines and segment lines on the images at different degrees of rotation. The segmented lines are thinned for one-to-one matching of an image pixel with a 3D point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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