Koo B.B.;Lee Jong-Min;Kim June Sic;Kim In Young;Kim Sun I.
대한의용생체공학회:의공학회지
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제26권3호
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pp.129-132
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2005
It is one of the most important issues to determine a target brain image that gives a common coordinate system for a constructing population-based brain atlas. The purpose of this study is to provide a simple and reliable procedure that determines the target brain image among the group based on the inherent structural information of three-dimensional magnetic resonance (MR) images. It uses only 11 lines defined automatically as a feature vector representing structural variations based on the Talairach coordinate system. Average characteristic vector of the group and the difference vectors of each one from the average vector were obtained. Finally, the individual data that had the minimum difference vector was determined as the target. We determined the target brain image by both our algorithm and conventional visual inspection for 20 healthy young volunteers. Eighteen fiducial points were marked independently for each data to evaluate the similarity. Target brain image obtained by our algorithm showed the best result, and the visual inspection determined the second one. We concluded that our method could be used to determine an appropriate target brain image in constructing brain atlases such as disease-specific ones.
본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 XYS영상 정규화와 XSR 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 제안한다. 실험을 통하여 XYS영상 정규화와 XRS 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 보이고 XYS 방식의 의한 사형정보예측방법이 더 우수함을 보인다. 또한 플리핑 및 회전과 수평 수직 비 정보를 원래영상과 감지된 영상의 중앙모멘트로 표시될 수 있음을 보인다.
Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.
이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출 방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된 특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에 있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고 이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다.
The increase of impermeable area ratio is causing hydrologic cycle problems in urban areas and groundwater depletion in rural areas, permeable pavements are getting attention to expand permeable areas. The performance of the permeable concrete block pavement, which is part of the permeable pavement, is greatly affected by the porosity. In addition, the permeability coefficient is a major factor when designing permeable concrete block pavement. Existing porosity and permeability test methods have problems such as uneconomical or poor field applicability. The object of this study was to develop a methodology for evaluating porosity and permeability coefficient using a surface image of a permeable concrete block. Specimens are manufactured with various porosity ranges and porosity and permeability tests are performed. After surface image preprocessing, normalization and binarization methods were compared. Through this, the method with the highest correlation with the lab test result was determined. From the results, the PDR (pore determined ratio) was obtained. Simple linear regression analysis is performed with PDR and lab test results. The results showed a high correlation of R2 more than 0.8, and the errors were also low.
본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.
다양한 조명 환경 하에서, 얼굴인식이 잘 동작하도록 하는 것은 매우 어려운 일이며 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 성취되어야 하는 작업이다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 효율적인 조명 전처리 방법을 제안한다. Anisotropic smoothing 기반 조명 전처리 방법은 조명 전처리 방법 가운데 효과적인 방법으로 잘 알려져 있으나, 원 이미지의 명도 대비를 감소시키며 에지 성분의 약화를 초래한다. 본 논문의 제안 방법은 기존 anisotropic smoothing 방법을 개선하여, 조명의 영향을 줄이면서 명도 대비를 증가시키고 에지 정보를 강화한다. 이러한 개선의 결과로, 본 논문의 제안 방법에 의해 조명 전처리된 같은 사람의 얼굴 이미지들은 보다 차별적인 특징 벡터(가버 특징 벡터)를 갖게 된다. 본 논문에서 제안한 조명 전처리 방법의 효율성은 가버젯 유사도를 이용한 얼굴 인식의 실험을 통하여 입증되었다.
본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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