• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권12호
• /
• pp.996-1008
• /
• 2009

본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제44권5호
• /
• pp.55-61
• /
• 2007

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.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권10호
• /
• pp.2809-2815
• /
• 1999

Level set, and active contour(snakes) models are extensively used for image segmentation or shape extraction in computer vision. Snakes utilize the energy minimization concepts, and level set is based on the curve evolution in order to extract contours from image data. In general, these two models have their own drawbacks. For instance, snake acts pooly unless it is placed close to the wanted shape boundary, and it has difficult problem when image has multiple objects to be extracted. But, level set method is free of initial curve position problem, and has ability to handle topology of multiple objects. Nevertheless, level set method requires much more calculation time compared to snake model. In this paper, we use good points of two described models and also apply multi resolution algorithm in order to speed up the process without decreasing the performance of the shape extraction.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.1465-1473
• /
• 2006

본 논문에서는 Active Shape Models(ASM)과 상태기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제시한다. ASM을 이용하여 하나의 입력 영상에 대한 얼굴요소특징점들을 정합하고, 그 과정에서 생성되는 모양변수벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양변수벡터 집합을 세 가지 상태 중 한 가지를 가지는 상태벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 표정별 표정변화에 따른 변화영역의 차이를 고려한 새로운 유사도 측정치를 제안한다. 공개데이터베이스 KCFD에 대한 실험에서는 제안한 측정치와 기존의 이친 측정치를 사용한 k-NN의 인식률이 k가 1일 때 각각 89.1% 및 86.2%을 보임으로써, 제안한 측정치가 기존의 이진 측정치보다 더 높은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.39-46
• /
• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.61-65
• /
• 2016

Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제48권3호
• /
• pp.353-365
• /
• 2023

Shape memory alloys (SMAs) have emerged as a novel functional material that is being increasingly applied in diverse fields including medical, aeronautical and structural engineering to be used in the active, passive and semi-active structural control devices. This paper is mainly aimed at evaluating the ductility and response modification factor of the steel plate shear wall (SPSW) frames with and without the Ni-Ti shape memory alloys. To this end, different configurations were utilized, in which the walls were used in the first, third, middle, and all stories. The models were numerically analyzed using OpenSees Software. The obtained results indicate that improving the shape memory properties of alloys can greatly enhance the ductility and response modification factor. Furthermore, the model whose first and third stories are equipped with the SMA shear wall was found to be 290% more ductile, with a greater response modification factor compared to the unequipped frame.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권8호
• /
• pp.3950-3964
• /
• 2017

With the increasing popularity of 3D technology such as 3D printing, 3D modeling, etc., there is a growing need to search for similar models on the internet. Matching non-rigid shapes has become an active research field in computer graphics. In this paper, we present an efficient and effective non-rigid model retrieval method based on topological structure and local volume. The integral geodesic distances are first calculated for each vertex on a mesh to construct the topological structure. Next, each node on the topological structure is assigned a local volume that is calculated using the shape diameter function (SDF). Finally, we utilize the Hungarian algorithm to measure similarity between two non-rigid models. Experimental results on the latest benchmark (SHREC' 15 Non-rigid 3D Shape Retrieval) demonstrate that our method works well compared to the state-of-the-art.

• 한국지진공학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1-12
• /
• 2012

The researches related to active control systems utilizing superelastic shape memory alloys (SMA) have been recently conducted to reduce critical damage due to lateral deformation after severe earthquakes. Although Superelastic SMAs undergo considerable inelastic deformation, they can return to original conditions without heat treatment only after stress removal. We can expect the mitigation of residual deformation owing to inherent recentering characteristics when these smart materials are installed at the part where large deformation is likely to occur. Therefore, the primary purpose of this research is to develop concentrically braced frames (CBFs) with superelastic SMA bracing systems and to evaluate the seismic performance of such frame structures. In order to investigate the inter-story drift response of CBF structures, 3- and 6-story buildings were design according to current design specifications, and then nonlinear time-history analyses were performed on numerical 2D frame models. Based on the numerical analysis results, it can be comparatively verified that the CBFs with superelastic SMA bracing systems have more structural advantages in terms of energy dissipation and recentering behavior than those with conventional steel bracing systems.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제18권3호
• /
• pp.225-244
• /
• 2014

In this work, we discuss segmentation algorithms based on the level set method that incorporates shape prior knowledge. Fundamental segmentation models fail to segment desirable objects from a background when the objects are occluded by others or missing parts of their whole. To overcome these difficulties, we incorporate shape prior knowledge into a new segmentation energy that, uses global and local image information to construct the energy functional. This method improves upon other methods found in the literature and segments images with intensity inhomogeneity, even when images have missing or misleading information due to occlusions, noise, or low-contrast. We consider the case when the shape prior is placed exactly at the locations of the desired objects and the case when the shape prior is placed at arbitrary locations. We test our methods on various images and compare them to other existing methods. Experimental results show that our methods are not only accurate and computationally efficient, but faster than existing methods as well.