본 논문에서는 얼굴을 검출하고 GPU 기반으로 얼굴을 고속으로 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는 것을 확인하였다.
Nguyen, Anh Viet;Yu, He Xiao;Shin, Jae-Ho;Park, Sang-Yun;Lee, Eung-Joo
한국멀티미디어학회논문지
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제11권12호
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pp.1676-1687
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2008
In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.
본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.
A tongue shows physiological and clinicopathological changes of inner organs. Visual inspection of a tongue is not only convenient but also non-invasive. To develop an automat ic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, the separation of the tongue are a from a facial image and the detection of coatings, spots and cracks are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth as well as those of tongue furs and body are similar. The propose d method includes preprocessing with down-sampling and edge enhancement, over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading from the structure of a tongue, and correcting local minima or detecting edge with color difference. The proposed method produces the region of a segmented tongue, and then decomposes the color components of the region into hue, saturation and brightness, resulting in classifying the regions of tongue furs(coatings) into kinds of coatings and substance and segmenting them. Spots are detected by using local maxima and the variation of saturation, and cracks are searched by using local minima and the directivity of dark areas in brightness. The results illustrate the segmented region with effective information, excluding a non-tongue region and also give us accurate discrimination of coatings and the precise detection of spots and cracks. It can be used to make an objective and standardized diagnosis for an u-Healthcare system as well as a home care system.
Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.
얼굴 검출 기법들의 경우 조명과 배경에 따라 검출의 정확도가 떨어지는 현상이 발생하여, 이를 해결하기 위한 기법들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 얼굴의 눈과 입의 성분을 분석하여 인간의 감성 정보를 추출하기 위한 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위해 처리속도가 빠르고 환경 요소들에 강인한 검출율을 보이는 얼굴 특징 검출 방법을 제안하였다. 본 방법은 적분 이미지를 적용한 Haar-like Feature기법을 이용하여 얼굴 성분(두 눈, 입)을 검출한 후, 색상 정보를 바탕으로 검출된 성분들을 이진화하고 피부영역과 얼굴 성분영역을 구분한다. 그 후, 빠르고 정확한 shape를 생성하기 위해 베지어 곡선을 이용하여 검출된 성분들의 shape를 생성한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Face Recognition Homepage의 데이터를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이를 통해 정교한 얼굴 성분 검출이 가능함을 확인하였다.
The objective of the present studies was to develop and validate a system for isolation, purification and extended culture of pigment-producing cells in alpaca skin (melanocytes) responsible for coat color and to determine the effect of alpha melanocyte stimulating hormone treatment on mRNA expression for the melanocortin 1 receptor, a key gene involved in coat color regulation in other species. Skin punch biopsies were harvested from the dorsal region of 1-3 yr old alpacas and three different enzyme digestion methods were evaluated for effects on yield of viable cells and attachment in vitro. Greatest cell yields and attachment were obtained following dispersion with dispase II relative to trypsin and trypsin-EDTA treatment. Culture of cells in medium supplemented with basic fibroblast growth factor, bovine pituitary extract, hydrocortisone, insulin, 12-O-tetradecanolphorbol-13-acetate and cholera toxin yielded highly pure populations of melanocytes by passage 3 as confirmed by detection of tyrosinase activity and immunocytochemical localization of melanocyte markers including tyrosinase, S-100 and micropthalmia-associated transcription factor. Abundance of mRNA for tyrosinase, a key enzyme in melanocyte pigment production, was maintained through 10 passages showing preservation of melanocyte phenotypic characteristics with extended culture. To determine hormonal responsiveness of cultured melanocytes and investigate regulation of melanocortin 1 receptor expression, cultured melanocytes were treated with increasing concentrations of ${\alpha}$-melanocyte stimulating hormone. Treatment with ${\alpha}$-melanocyte stimulating hormone increased melanocortin receptor 1 mRNA in a dose dependent fashion. The results demonstrated culture of pure populations of alpaca melanocytes to 10 passages and illustrate the potential utility of such cells for studies of intrinsic and extrinsic regulation of genes controlling pigmentation and coat color in fiber-producing species.
Park, Min-Woo;Cho, Young-Ah;Kim, Soung-Min;Myoung, Hoon;Lee, Jong-Ho;Lee, Suk-Keun
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제6권6호
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pp.555-558
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2014
Focal epithelial hyperplasia (FEH) is a human papillomavirus (HPV)-induced alteration of the oral mucosa that presents with a clinically distinct appearance. While other HPV-infected lesions such as squamous papilloma, verruca vulgaris, and condyloma acuminatum involve the skin, oral mucosa, and genital mucosa, FEH occurs only in the oral mucosa. The affected oral mucosa exhibits multiple papules and nodules with each papule/nodule being flat-topped or sessile. The affected region resembles the normal color of oral mucosa rather than appearing as a white color since the epithelial surface is not hyperkeratinized. Almost all cases present with multiple sites of occurrence. This rare, benign epithelial proliferation is related to low-risk HPV, especially HPV-13 and -32, and is not transformed into carcinoma. We report a case of FEH that arose on the attached gingiva of an East Asian male adult related to prosthesis without detection of any HPV subtype in HPV DNA chip and sequencing.
영상디지털도어록(Video digital door lock, VDDL) 시스템은 문으로 출입하는 사람을 검출하고 사람 영상을 획득한다. 도어록 설계 시 고려할 사항은 배터리 기반으로 동작하므로 속도가 빠른 사람 검출 알고리즘을 적용하여 전류소모를 최소화해야 한다. 그리고 도어록은 고정된 카메라에서 영상을 촬영하므로 배경영상을 이용한 사람 검출이 높은 신뢰성을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 요구조건에 충족하며 VDDL에 적합한 단일 사람검출 알고리즘을 다루고 있는데, 획득한 영상에서 이동하는 물체를 감지하고 영상처리를 통해 물체가 사람인지를 판별한다. 제안된 영상처리 알고리즘은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 배경영상과 피부색 정보를 통해 사람 이미지 영역을 구한다. 둘째, 인체비례 정보를 기반으로 폴라 히스토그램을 이용하여 사람 유무를 판단한다. 개발된 알고리즘은 도어록에 설치하고 실험을 통해 성능을 확인하였다.
얼굴검출 과정은 영상 모니터링에서 매우 중요한 과정이며 생체 인식 기술의 한 종류이다. 검출과정은 변수가 많고 복잡하여 하드웨어가 발전하고 있는 근래에 와서 소프트웨어적인 발전이 이루어지고 있다. CCTV를 이용하는 분야 중 얼굴 검출 기술은 얼굴을 분석하기 이전에 실행되는 과정으로 영상에서 얼굴이 있는 곳을 찾아내는 기술이다. 사람의 얼굴은 조명이나 피부 색, 방향과 각도, 표정 등 여러 가지 환경적 조건에 따라 민감한 반응을 하기 때문에, 얼굴 검출에 관한 연구는 많은 어려움이 있다. 얼굴 검출 기술의 활용성과 중요성은 시간이 지날수록 각광받고 있으나, 얼굴 검출 이전에 선행되어야 하는 얼굴 영역 검출 기술에 대해서는 간과하는 측면이 많다. 본 논문의 시스템은 AdaBoost detector에서 검출 못하는 기울어진 얼굴을 검출할 수 있어 다른 사물의 검출도 같은 기술을 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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