이 논문은 입술의 형태와 입술 외곽선 부근의 화소값을 이용하여 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태는 학습 영상을 통계적으로 분석하는 능동적 형태 모델을 기반으로 구성하였다. 이 방법은 탐색시 초기 위치의 영향을 받기 때문에 이 논문에서는 입술의 형태에 기반한 가중치 벡터를 이용하여 두 입술 사이의 경계선을 찾고 탐색의 초기 위치로 사용하였다. 다양한 입술 영상들을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
In this paper, we propose an active shape image segmentation method for three-dimensional(3-D) medical images using a generation method of the 3-D shape model. The proposed method generates the shape model using a distance transform and a tetrahedron method for landmarking. After generating the 3-D model, we extend the training and segmentation processes of 2-D active shape model(ASM) and improve the searching process. The proposed method provides comparative results to 2-D ASM, region-based or contour-based methods. Experimental results demonstrate that this algorithm is effective for a semi-automatic segmentation method of 3-D medical images.
The paper intends to summarize some guidelines for future smart structure system application in military aircraft. This preview of system integration is based upon a review on approximately one and a half decades of application oriented aerospace related smart structures research. Achievements in the area of structural health monitoring, adaptive shape, adaptive load bearing devices and active vibration control have been reached, potentials have been identified, several feasibility studies have been performed and some smart technologies have been already implemented. However the realization of anticipated visions and previously initial timescales announced have been rather too optimistic. The current development shall be based on a more realistic basis including more emphasis on fundamental aircraft strength, stiffness, static and dynamic load and stability requirements of aircraft and interdisciplinary integration requirements and improvements of integrated actors, actuator systems and control systems including micro controllers.
본 논문에서는 로봇과 인간의 인터액션을 위해 인간 몸의 실루엣 및 액티브 스켈레톤 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로 부터 얻어진 옷영역등의 정보에서 background subtraction를 이용한 adaptive fusion을 통해 추출된 인간 몸의 실루엣을 바탕으로 active contour와 가상 신체 모델인 skeleton model을 응용하여 작은 움직임에 보다 강한 active skeleton model을 이용하여 인간 몸의 특징 점 위치를 추출하는 방법을 한다.
Al Shidaifat, Ala'a Ddin;Al-Shdefat, Ramadan;Choi, Heung-Kook
한국멀티미디어학회논문지
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제17권5호
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pp.566-572
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2014
The hippocampus has been known as one of the most important structure related to many neurological disorders, such as Alzheimer's disease. This paper presents the snake model to segment hippocampus from brain MRI. The snake model or active contour model is widely used in medical image processing fields, especially image segmentation they look onto nearby edge, localizing them accurately. We applied a snake model on brain MRI. Then we compared our results with an active shape approach. The results show that hippocampus was successfully segmented by the snake model.
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징인 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여, 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출한다. 윤곽선 추출은 얼굴요소 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 수행한다. 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선 추출 결과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소포함사각형(MER)을 추출하고, 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용한다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER 추출은 성능이 모두 우수하고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER 추출 결과가 좋지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 얻었다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지값과 밝기값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을수 있었다.
게이트 심근 SPECT 영상은 좌심실 구혈률(EF), 확장기말 부피(end-diastolic volume), 수축기말(end-systolic volume)부피 등의 지표로 심근의 기능을 평가하는데 널리 이용된다. 이러한 지표들을 구하기 위해서는 심근 안팎의 경계선을 추출해야 한다. 본 연구는 좌심실의 SPECT short-axis 영상에서 전처리 과정을 거친 영상을 Hough Transform을 이용하여 초기점 설정한 후 심실 내외벽의 경계선을 추출하기 위해 Williams 가 제안한 Active Contour Model(snakes)을 이용하여 심근의 경계선을 자동으로 추출하였다.
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.
In cases where strong a priori knowledge about the object being analyzed is available, it can be embedded into the formulation of the snake model. When prior knowledge of shape is available for a specific application, information concerning the shape of the desired objects can be incorporated into the formulation of the snake model as an active contour model. In this paper we show Five points algorithm can be applied to design invariant energy.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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