• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1616-1623
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• 1996

일반적으로 3차원 물체의 인식이나 모델링을 하기 위해서는 물체의 모양을 표현 하는 방법이 필요하다. 실루엣이미지와 같은 2차원인 경우 물체의 모양을 나타내는 경계선상의 정점 추출은 2차원 곡률함수를 이용하지만, 3차원의 경우는 물체표면의 곡률을 계산할 수 있는 3차원 곡률함수가 없기 때문에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 2차원 곡률원리와 최소자승법을 이용하여 근사화된 3차원 물체의 표면 곡 률값과 장점을 효과적으로 구할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1105-1112
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• 2020

Gait recognition, as a promising biometric, can be used in video-based surveillance and other security systems. However, due to the complexity of leg movement and the difference of external sampling conditions, gait recognition still faces many problems to be addressed. In this paper, an improved convolutional neural network (CNN) based on Gabor filter is therefore proposed to achieve gait recognition. Firstly, a gait feature extraction layer based on Gabor filter is inserted into the traditional CNNs, which is used to extract gait features from gait silhouette images. Then, in the process of gait classification, using the output of CNN as input, we utilize metric learning techniques to calculate distance between two gaits and achieve gait classification by k-nearest neighbors classifiers. Finally, several experiments are conducted on two open-accessed gait datasets and demonstrate that our method reaches state-of-the-art performances in terms of correct recognition rate on the OULP and CASIA-B datasets.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.321-322
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• 2007

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.171.5-171
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• 2001

Information that is acquired by adhered sensors on a body has been commonly used for the three-dimensional real-time motion capture algorithm. This paper describes realtime motion capture algorithm using computer vision. In a real-time image sequence, human body silhouette is extracted use a background subtraction between background image and the reference image. Then a human standing posture whether forward or backward is estimated by extraction of skin region in the silhoutte. After then, the principal axis is calculated in the torso and the face region is estimated on the principal axis. Feature points, which are essential condition to track the human gesture, are obtained ...

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.469-478
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• 2010

본 논문은 3차원 발 자세를 추정하기 위한 효과적 형상 기술자를 제안하였다. 처리 시간을 단축시키기 위하여 특수 제작된 3차원 발 모형을 2차원 투영하여 발 형상 데이터베이스를 구축하고, 3차원 자세 요약정보를 메타 정보로 추가한 2.5차원 영상 데이터베이스를 구성하였다. 그리고 특징 공간 크기가 작고 다른 형상 기술자에 비하여 자세 추정 성능이 뛰어난 수정된 Centroid Contour Distance를 제안하였다. 제안된 기술자의 성능을 분석하기 위하여, 검색 정확도와 시공간 복잡도를 계산하고 기존의 방식들과 비교하였다. 실험 결과를 통하여 제안된 기술자는 특징 추출 시간과 자세 추정 정확도면에서 기존의 방식들보다 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-46
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제19권2호
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• pp.129-144
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• 2017

Throughout the rich human history, patterns have developed as a symbolic sign and representation of the inner psychology of human beings. Thanks to its intrinsic beauty and emotional richness, the flower has been utilized as a one of the major materials for patterns used in everyday life and art. As a product of nature, floral patterns have played a key role in fashion trends as a Surface Design with other elements of fashion design such as silhouette, fabric and color. Therefore, this research sought to identify the trends of floral patterns of women's garments that appeared at the four major global fashion collections (Paris, Milano, New York and London), and to analyze how importantly the fashion magazines' prediction were applied in the actual collections. Furthermore, the research aimed to suggest possible methods to utilize trend magazines for collections in the future. As a main research method, the authors investigated professional fashion literature and internet websites to extract a total of 4,681 items presented by sixteen designers who participated in the four major global fashion collections each time during the period of the 2012 S/S~2017 S/S seasons. First View Korea and Samsung Design Net were used as major sources for the pattern extraction and analysis. According to the analysis, floral patterns account for 31%(1,454 items) among the total number of patterns appearing in the four major global fashion collections(4,681 items). For the reflection ratio, Samsung Design Net recorded a 4% higher ratio(52%) than First View Korea(48%). Based on the data and analysis of this research, the authors expect that floral patterns in various forms will be continuously presented in fashion collections, and conclude that utilizing fashion magazines is highly useful due to their appropriate predictions.

• 한국의류학회지
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• 제20권2호
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• pp.282-297
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• 1996

The effective construction for ready-made clothes is one of the central concerns of both consumers and manufactuers in today's apparel industry. In order to reduce the burden of stocks and increase clothing fitness, systematic information on typical body sizes and somatotypes is essential. The purpose of this study i-: to provide basic data on young women's somatotypes for form designers and pattern makers. The subjects of the survey were 310 women of 18 to 26 years old. The study collected 84 anthropometric data for each Person. The data was analyzed by using of the multivariate method. The factor analysis was utilized in regard to the 65 items obtained from anthropometric measurement respectively. The principal component analysis was applied to the data with orthogonal rotation after extraction. The factor scores used in the factor analysis became the basis of determining the value of each variable of the cluster analysis. The cluster analysis was applied for identifying typical somatotypes. Ward's minimum variance method was applied for the purpose of extracting distance metrix by the standardized Euclidean distance. The element forming each cluster can be subdivided into several sets by crosstabulation which is obtained by the fastclus of the SAS. This research has demonstrated 3 distinctive types of silhouette contour of the trunk. Incidentally it also identified 4 of the lower body from the waistline to thigh contour respectively. The discriminant analysis showed that the most significant discriminant factor of the trunk classification were side neck point -1 scapular -1 waistiline length and waist girth. In Korea, the average somatotype of female college students tends to be tall, slim and straight. Reviewing the relationship between the classifications of three parts of body, they are related to each other to some extent but their distribution are not constant. Therefore, in view of clothing construction, a proper separation of the body surface is a necessity.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.84-92
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• 2007

본 연구는 원거리에서 걸음걸이 (보행)의 특성을 분석하여 인간을 식별하는 보행인식 (gait recognition) 기술을 다중 특징점 기반으로 확장하여 인식률 및 오류 내성을 향상시키는 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 i)움직임 검출, ii) 객체 영역 검출, iii) 머리 영역 검출, 그리고, iv) 능동 형태 모델을 이용하여 기본 알고리듬 (gait baseline algorithm)의 문제점인 전처리 과정없이 그림자 영향과 낮은 인식률을 개선하였다. 제안된 알고리듬은 HumanID Gait Challenge (HGCD) 데이터집합을 이용한 실험을 통해 환경 변화요인에도 강건한 인간 보행인식이 가능함을 확인할 수 있다.