오늘날 한국 사회에서 백내장 수술은 가장 빈번하게 이루어지는 수술중 하나이다. 백내장을 치료하기 위한 방법은 다양하게 발전해왔다. 이 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은 인공 수정체를 이용하여 기존의 수정체와 교환하는 방법이다. 인공 수정체 삽입 시 미리 계산된 지점 및 각도로 정확하게 삽입하는 것이 중요할 수 있는 지점 표시가 필요 하다. 그러나 수술 중에 눈에서 분비되는 이물질 같은 요인에 의해 표시가 지워질 수 있다. 그러므로 이런 표시방법을 실시간으로 카메라 영상을 받음으로써 영상처리로 추적하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용함으로 해당 수정체 삽입 위치를 정확히 추적하는 것을 확인하였다.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위조영상검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사광을 이용한 얼굴위조판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 2단계의 템플릿 매칭을 통해서 설정된 적용범위를 벗어나는 눈에 대하여 위조판별을 고려하지 않음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 신뢰도가 확보된 눈의 위치를 기반으로 적외선 조명에 반사되는 동공의 특징을 이용하여 눈위치 근처에서의 화소값을 계산하여 위조 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위조판별시스템임을 확인하였다.
본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.
본 논문에서는 실시간으로 눈과 눈썹주위의 특징을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 적외선 LED와 적외선카메라로 밝은 동공 효과를 만들어 동공을 추적 한 후, 템플릿은 얼굴 특징을 매개변수화 하기 위해, 동공 좌표는 각각의 프레임에서 눈과 눈썹 영상을 추출하기 위하여 사용한다. 또한, 템플릿 변수는 표본 영상을 가지고 학습하는 과정에서 구성한 PCA기저를 이용하여 추출된 영상을 PCA 분석하여 구한다. 제안된 시스템은 초당 30 프레임의 영상에서 초기 설정 및 교정 작업 없이 머리 움직임이 많거나 폐색이 있는 경우에도 견실하게 동작하였다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.
최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.
In this paper, we proposed and developed a fast and efficient real time face detection and recognition which can be run on embedded system instead of high performance desktop. In the face detection process, we detect a face by finding eye part which is one of the most salient facial features after applying various image processing methods, then in the face recognition, we finally recognize the face by comparing the current face with the prepared face database using a template matching algorithm. Also we optimized the algorithm in our system to be successfully used in the embedded system, and performed the face detection and recognition experiments on the embedded board to verify the performance. The developed method can be applied to automatic door, mobile computing environment and various robot.
Image correction of the fluorescein angiogram with the low contrast and geometrically distorted is studied. The procedure is divided into two steps : A template matching step and a geometrical transformation step. Based on the sequential similiarity detection algorithm, more Improved matching results are obtained with edge enhanced image. For the reference points and the corresponding matchimg points, the geometrical transformationss by the use of the average value of the X, Y translational shifts and a pair of these points, respectively are described. Then the corrected images are obtained using bilinear interpolation. It is proven that the usefullness of this study for the image correction of the ocular fundus fluoresceln angiogram with low contrast and geometrically distorted mainly due to the eye movements.
양극산화를 통해 생기는 다공성 알루미나 산화막의 기공은 전해질과 적절한 온도 등 제작 조건에서 자기 조립하여 고도로 정렬된 (Highly ordered) 나노기공을 가지는 AAO (AnodicAluminum Oxide)를 제조하는데 주로 쓰이고 있다. 본 연구에서는 다단계 산화방법으로 빛의 파장에 무관하게 빛의 반사를 매우 효과적으로 줄이는 포물선 형태의 Moth-eye 구조를 가지는 템플릿을 제조하였다. SEM 측정을 통해 구조체 다공성 알루미늄 산화막의 표면적 변화를 알 수 있었고, 일정한 크기와 모양의 pore가 규칙적으로 형성된 것을 확인하였다. 그리고 제조된 템플릿 내부에 고분자를 채워 포물선 형태의 나노핀을 갖는 필름을 제조할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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