Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.7-9
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2015
Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.
In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.
이 논문의 주요 목적은 내용을 기반으로 하는 이미지 검색에서 이미지 객체의 외형특징을 추출하는 방법을 제시하는 것이다. 대부분의 실질적인 객체들의 외형은 불규칙적이고, 이러한 객체를 수치화하기위한 일반적인 방법은 없다. 특히 전자 카타로그들은 상품들을 나타내는 많은 이미지를 포함하고 있다. 이 논문에서는 이미지 전체가 아닌 이미지내의 개별 객체들을 기반으로 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 왜냐하면 제시된 방법은 한 이미지내에서 RLC lines을 사용하여 각 객체들의 외형을 기반으로하는 방법을 사용하기 때문이다. 실험결과는 일반적으로 가장 많이 사용하는 특징인 Texture와 비교를 했고 제시된 외형을 나타내는 변수들이 전자카타로그의 이미지 객체들을 뚜렷하게 나타냈고, 보다 정확하게 객체들을 분류하고 구별하였다.
We propose an object extraction technique adequate for the radial shape's radar signal structure for the purpose of implementing ARPA(Automatic Radar Plotting Aid) installed in the vessel. The radar signal data are processed by interpolation and accumulation to acquire a qualified image. The objects of the radar image have characteristics of having different shape and size as it gets far from the center, and it is not adequate for clustering generally. Therefore, this study designs a new vigilance distance model of elliptical shape and adopts this model in the ART2 neural network. We prove that the proposed clustering method makes it possible to extract objects adaptively and to separate the connected objects effectively.
Topographical images, in case of aerial or satellite images, are usually similar in colors and textures, and complex in shapes. Thus we have to use shape features of images for efficiently retrieving a query image from topographical image databases. In this paper, we propose a shape feature extraction method which is suitable for topographical images. This method, which improves the existing projection in the Cartesian coordinates, performs the projection operation in the polar coordinates. This method extracts three attributes, namely the number of region pixels, the boundary pixel length of the region from the centroid, the number of alternations between region and background, along each angular direction of the polar coordinates. It extracts the features of complex shape objects which may have holes and disconnected regions. An advantage of our method is that it is invariant to rotation/scale/translation of images. Finally we show the advantages of our method through experiments by comparing it with CSS which is one of the most successful methods in the area of shape feature extraction
항공 및 위성 사진과 같은 지형 / 지물 이미지는 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형 / 지물 이미지 데이타베이스에서 질의 이미지를 정확하게 검색하기 위해서는 이미지의 형태 특정을 추출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 지형 / 지물 이미지 검색을 위한 형태 특정 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 이미지내 홀(hole) 이 있거나 이미지가 연결되지 않은 영역들로 구성되어 있을 경우에도 형태 특징들을 효과적으로 추출할 수 있다. 그리고 세그멘테이션 (segmentation)과 같은 특정 추출의 전처리 과정 (pre-processing) 에서 발생할 수 있는 오류에 강인하다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 우수함을 다양한 이미지 검색 실험을 통해 보인다.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
Level set method is used for extracting a shape within an image. This method is based on the ideas developed by osher and sethian to model propagating solid/liquid interfaces moving with curvature-dependent speeds. In this paper, we propose the new generalized formulation and stopping function of evolution for more accurate extraction of shape. Our method shows good results in some cases compared with the conventional ones.
GaN 기반의 LED에서 광 추출 효율을 정량적으로 분석하였다. Ray-Tracing기반의 시뮬레이션을 이용하여 사파이어 기판에 형성된 패턴의 형태, 크기, 깊이, 간격들을 분석하여 최적의 패턴 요소들을 도출하였다. 시뮬레이션의 결과로 최적의 패턴 형태는 반구 형태에서 높은 광 추출 효율을 보였다. 일반적인 패턴이 없는 사파이어 기판을 사용한 LED의 광 추출 효율보다 반구 형태의 패턴을 가진 사파이어 기판에서 약 40% 향상된 광 추출 효율을 보였다.
본 논문에서는 이진 영상에서 경계에 발생하는 잡영을 효율적으로 제거하고 형상을 단순화시켜 윤곽선을 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 이진 영상에서 영역의 윤곽선을 구하는 기존의 $2{times}2$ 마스크 사용 방법을 일부 수정하여 한 픽셀 두께의 잡영을 효율적으로 제거할 수 있도록 하였다. 이를 위해 영역 경계의 잡영에서는 윤곽선 추적 경로가 중복되는 특성과 잡영의 끝점에서의 추적 특성을 분석하여 이용하였다. 또한 흰색 바탕을 윤곽선 추출에 활용함으로써 본래의 형상을 유지하며 효과적으로 단순화된 윤곽선 추출 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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