• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.633-638
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• 2005

얼굴 추출은 휴먼 인터페이스와 생체 인식 및 보안을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해, DCM(Dilation of Color and Motion)필터와 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model) 적용한다. 먼저, 본 논문에서 제안된 DCM 필터는 모폴로지의 팽창 연산이 적용된 얼굴 색상영상과 차영상을 결합하고 이를 다시 팽창한 것으로 동영상에서 복잡한 배경을 제거하고 얼굴 영역을 검출하기 위해 사용된다. 동적 윤곽선 모델은 초기 곡선에 영향을 많이 받으므로, 얼굴과 눈, 입의 기하학적인 비율을 이용하여 회전정도를 구한 후, 이를 이용하여 초기 곡선을 자동으로 설정한다. 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해, 스네이크의 영상에너지로 에지영상과 밝기영상을 함께 사용하였다. 복잡한 배경이 있는 실내 환경에서 총 5명으로부터 양 눈이 보이는 다양한 헤드 포즈 영상을 25장씩 샘플링하여 총 125장에 대해 실험한 결과, 얼굴 윤곽선의 평균 추출률은 98.1%, 평균 처리시간은 0.2초로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2090-2101
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• 2015

본 논문은 ACM(active contour model)과 색상기반 PF(particle filter)의 장점을 결합하여 크기와 색상이 변화하는 객체에 대해 강인한 추적이 가능한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상기반의 PF 추적기, 윤곽선을 추적하는 ACM 추적기, 그리고 두 추적기의 추정 정보를 결합하여 최종적인 객체의 위치와 스케일을 결정하고 또 참조 모델의 업데이트 여부를 결정하는 Decision 부로 이루어진다. PF 추적기는 객체의 형태변화와 모션블러에 강인하지만 위치와 스케일의 정확도가 떨어지고, ACM 추적기는 배경 클러터가 없는 경우에는 객체의 윤곽을 정확하게 추출하지만 복잡한 배경에서는 추적에 실패하는 문제가 있다. 본 논문에서는 색상 PF 추적기가 추정한 객체 위치와 스케일 정보를 이용하여 ACM의 내부 에너지를 제어함으로써 ACM의 스네이크 포인터가 객체가 아닌 배경 클러터로 수렴되는 것을 방지하여 정확히 객체의 윤곽을 추적할 수 있도록 하였다. 사람의 머리 윤곽선을 포함한 얼굴 추적에 제안된 알고리즘을 적용하고 추정 위치와 스케일 오차를 분석하여 성능을 분석하였으며 제안된 방식이 기존 기법들보다 추적 성능이 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.95-104
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• 2006

Gradient vector flow(GVF) snake 또는 active contour 모델은 영상 분할에서 훌륭한 성능을 보여준다. 그러나 기존의 snake 모델에는 제한된 캡쳐 영역과 요면으로의 느린 진행과 같은 문제점들이 존재한다. 본 논문은 주변의 필드로부터 외부장(external force field)을 확장시키고 변형된 평탄화기법을 이용하여 확장된 필드를 정규화 함으로서 GVF snake 모델의 성능을 개선시키는 새로운 방법을 제시한다. 시뮬레이션을 위해 사용된 U자 모양 이미지에서의 결과는 제안된 방법이 좀 더 큰 캡쳐 영역을 갖고 기존의 GVF snake 모델에 비하여 요면으로 빠르게 진행하는 것이 가능함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.375-380
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• 2010

객체 윤곽을 추출하는 대부분의 기존 방법들은 단일객체의 윤곽검출에 대해 연구하였다. 그러나, 실 세계에서는 복수객체가 일반적이다. 본 논문에서 제안한 복수객체 윤곽추출 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 외적 및 내적을 사용하여 초기에 복수객체를 포함한 윤곽을 고속으로 분리하고 연결하여 각각이 윤곽이 단일 개체만을 포함하는 방법을 제안한다. 두 번째 단계는 각각의 윤곽에 포함된 단일 객체의 윤곽을 추출하는 개선된 능동윤곽모델 알고리즘을 설명한다. 여러 실험영상에 대한 실험결과는 다른 방법과 비교하여 속도가 빠르며 정확하게 윤곽을 추출한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.541-545
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• 1997

This paper presents a modified geometric active contour model or edge detection and segmentation of computed tomography(CT) scan images. The method is based on the level setup approach developed by Osher and Sethian and the modeling of propagation fronts with curvature dependent speeds by Malladi. Based on above algorithms, the geometric active contour is obtained through a particular level set of hypersurface lowing along its gradient force and curvature force. This technique retains the attractive feature which is topological and geometric flexibility of the contour in recovering objects with complex shapes and unknown topologies. But there are limitations in this algorithm which are being not able to separate the object with weak difference from neighbor object. So we use speed limitation filter to overcome those problems. We apply a 2D model to various synthetic cases and the three cases of real CT scan images in order to segment objects with complicated shapes and topologies. From the results, the presented model confirms that it attracts very naturally and efficiently to the desired feature of CT scan images.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.1-8
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• 2010

얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.58-66
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.209-215
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• 2020

본 논문에서는 에지 향상과 활성 윤곽선을 이용한 용접 비드 영상의 영역화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 에지 향상을 위하여 고주파 필터링과 대비개선을 수행하며, 이후 활성 윤곽선 방법을 적용하면 용접비드만의 영역을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 고주파 필터링을 통하여 에지를 검출하며, 대비 개선을 이용하여 검출된 에지를 강화한다. 이렇게 에지 정보를 향상시킨 후에 활성 윤곽선 방법을 적용하여 용접비드 영역을 추출할 수 있다. 제안 알고리즘은 용접 비드 영역화를 위한 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 알고리즘의 객관적 신뢰성을 위해 기존의 다양한 고주파 필터링 방법들과 비교하여 용접 비드 영역화가 우수함을 확인하였다. 제안된 방법은 영역화된 용접 비드에 대해 추가적인 절차를 통하여 용접 비드의 품질 평가를 하는데 있어 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1088-1097
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• 2003

본 논문에서는 능동윤곽모델(active contour model)로 잘 알려져 있는 스네이크(snakes)알고리즘을 MPEG-4 기반의 스테레오 영상의 객체분할에 적용하는 방법을 제안한다. 일반적으로 2차원 영상에 적용하는 기존 스네이크 알고리즘은 객체의 윤곽이 아닌 주변의 영향으로 만족할 만한 결과를 얻지 못한다. 따라서 관심 객체의 윤곽선에 가까이 초기 스네이크 포인트를 사용자가 직접 설정해야 한다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변이(disparity)정보를 이용하여 객체의 윤곽선 주위의 영향을 줄여 객체분할의 성능을 개선하였고, 사용자가 영역설정을 통해 초기 스네이크 포인트를 자동으로 설정할 수 있게 하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제39권4호
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• pp.313-326
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• 2007

In this paper, an algorithm to reconstruct two orthogonal images into a three-dimensional image is developed in order to measure the bubble size and volume in a two-phase boiling flow. The central-active contour model originally proposed by P. $Szczypi\'{n}ski$ and P. Strumillo is modified to reduce the dependence on the initial reference point and to increase the contour stability. The modified model is then applied to the algorithm to extract the object boundary. This improved central contour model could be applied to obscure objects using a variable threshold value. The extracted boundaries from each image are merged into a three-dimensional image through the developed algorithm. It is shown that the object reconstructed using the developed algorithm is very similar or identical to the real object. Various values such as volume and surface area are calculated for the reconstructed images and the developed algorithm is qualitatively verified using real images from rubber clay experiments and quantitatively verified by simulation using imaginary images. Finally, the developed algorithm is applied to measure the size and volume of vapor bubbles condensing in a subcooled boiling flow.