• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.188-191
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• 2001

본 논문에서는 화자의 입모양의 변화를 분석하여 발음된 음성을 인식하는 방법에 관하여 연구하였다. 입모양 변화를 나타내는 특징벡터의 서로 다른 선택이 인식성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 특징벡터로서는 ASM(Active Shape Model) 파라메터와 Acticulatory 파라메터를 특별히 선택하여 인식성능을 비교하였다. 모의실험 결과, Articulatory 파라메터를 사용하는 것이 인식성능도 더 우수하고 계산량도 더 적음을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.829-840
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• 2013

본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.196-204
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• 2016

세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1401-1403
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• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.28-35
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• 2006

통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.107-114
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• 2016

Recently, 3D related technology has become a hot topic for IT. 3D technologies such as 3DTV, Kinect and 3D printers are becoming more and more popular. According to the flow of the times, the goal of this study is that the general public is exposed to 3D technology easily. we have developed a web-based application program that enables 3D modeling of facial front and side photographs using a mobile phone. In order to realize 3D modeling, two photographs (front and side) are photographed with a mobile camera, and ASM (Active Shape Model) and skin binarization technique are used to extract facial height such as nose from facial and side photographs. Three-dimensional coordinates are generated using the face extracted from the front photograph and the face height obtained from the side photograph. Using the 3-D coordinates generated for the standard face model modeled with the standard face as a control point, the face becomes the face of the subject when the RBF (Radial Basis Function) interpolation method is used. Also, in order to cover the face with the modified face model, the control point found in the front photograph is mapped to the texture map coordinate to generate the texture image. Finally, the deformed face model is covered with a texture image, and the 3D modeled image is displayed to the user.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.