In this paper, we propose an automatic segmentation of the meniscus based on active shape model using interpolated shape information in MR images. First, the statistical shape model of meniscus is constructed to reflect the shape variation in the training set. Second, the generation technique of interpolated shape information by using the weight according to shape similarity is proposed to robustly segment the meniscus with large variation. Finally, the automatic meniscus segmentation is performed through the active shape model fitting. For the evaluation of our method, we performed the visual inspection, accuracy measure and processing time. For accuracy evaluation, the average distance difference between automatic segmentation and semi-automatic segmentation are calculated and visualized by color-coded mapping. Experimental results show that the average distance difference was $0.54{\pm}0.16mm$ in medial meniscus and $0.73{\pm}0.39mm$ in lateral meniscus. The total processing time was 4.87 seconds on average.
In this paper an extension to an original active shape model(ASM) for facial feature extraction is presented. The original ASM suffers from poor shape alignment by aligning the shape model to a new instant of the object in a given image using a simple similarity transformation. It exploits only informations such as scale, rotation and shift in horizontal and vertical directions, which does not cope effectively with the complex pose variation. To solve the problem, new shape alignment with 6 degrees of freedom is derived, which corresponds to an affine transformation. Another extension is to speed up the calculation of the Mahalanobis distance for 2-D profiles by trimming the profile covariance matrices. Extensive experiment is conducted with several images of varying poses to check the performance of the proposed method to segment the human faces.
This paper proposes a novel approach for the model-based pose matching of a human body using Active Shape Models. To improve the processing time of model creation and registration, we use a skeleton-type model instead of the conventional silhouette-based models. The skeleton model defines feature information that is used to match the human pose. Images used to make the model are for 600 human bodies, and the model has 17 landmarks which indicate the body junction and key features of a human pose. When applying primary Active Shape Models to the skeleton-type model in the matching process, a problem may occur in the proximal joints of the arm and leg due to the color variations on a human body and the insufficient information for the fore-rear directions of profile normals. This problem is solved by using the background subtraction information of a body region in the input image and adding a 4-directions feature of the profile normal in the proximal parts of the arm and leg. In the matching process, the maximum iteration is less than 30 times. As a result, the execution time is quite fast, and was observed to be less than 0.03 sec in an experiment.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.2
s.95
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pp.15-22
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1999
This paper demonstrates the feasibility of Shape Memory Alloy (SMA) actuators in controlling the motion of micro active catheter. The dynamic behavior of SMA is obtained by several experiments for the design of the controller. With the control parameters obtained in experiments, temperature feedback control algorithm is proposed and realized. The prototype of micro active catheter is fabricated, and its control performance which uses the designed controller is investigated. The results obtained show the potential of the SMA as viable means for actuating the micro active catheter.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.72-75
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2000
This paper presents a simulation study on the description of the motion and the control of an active catheter actuator with multi-link structure actuated by Shape Memory Alloy(SMA). The model of an active catheter adopted in this paper has 3 links, and the individual links are composed of 3 micro coils of SMA for the omni-directional motion. In order to analyze the motions of multi-link structure, 3-dimensional kinematics description is presented. Also, the motion control of the end point of an active catheter using simple Neural Network is shown based on GUI(Graphic User Interface) system.
In this paper, we propose a novel method for lip recognition. Lip model is built based on the concatenated gray level distribution model, and the recognition problem is simplified as the minimization problem of matching object function. The Down Hill Simplex Algorithm is used for the minimization with the proposed novel method for setting initial condition, which can refrain Iteration from converging to local minima. The proposed algorithm shows extracting lip shape from the test image where Active Shape Model fails.
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.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.761-764
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1995
This paper demonstrates the feasibility of utilizing Shape Memory Alloy(SMA) actuators in controlling the motion of micro active catherer. The dynamic behavior of SMA is obtained by several experiments for the design of the controller. Two different type of structures which realize catheter are proposed. Each prototype of micro active catherer is fabricated, and its control performance which used the designed controller is investigated. The results obtained show the potential of the SMA as viable means for actuating the micro active catheter.
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.
In this paper, active shape control of composite structures actuated by shape memory alloy (SMA) wires is presented. The thermo-mechanical behaviors of SMA wires were experimentally measured. Hybrid composite structures were established by attaching SMA actuators on the surfaces of graphite/epoxy composite beams using bolt-joint connectors. SMA actuators were activated by phase transformation, which induced by temperature rising over austenite finish temperature. In this paper, electrical resistive heating was applied to the hybrid composite structures to activate the SMA actuators. For (aster and more accurate shape/deflection control of the hybrid composite structure, PID feedback controller was designed from numerical simulations and experimentally applied to the SMA actuators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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