In this paper, we propose the method Model based Non-Rigid Moving Object Tracking. Motion based method becomes difficult to predict precisely when motion gets larger, so that we can solve such difficultly with regarding the moving object as a model. In the model based method, it should be concerned about setting initial model and updating its model in each frame. We used SNAKE in a way to set the initial model, and also proposed a modified SNAKE to handle the previous SNAKE problems. Moreover, with the elliptical setting, we made the initializing process automatically which is highly subject to change in measuring the performance of SNAKE. We used the Hausdorff distance to identify models in each frame. Through our experiments, our Proposed algorithm does effective work in Non-Rigid Moving Object Tracking.
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.
이 논문에서는 자기공명심장영상에서 내벽과 외벽의 추출을 위한 반자동 분할 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Generalized gradient vector flow snake와 초기 윤곽선 예측 과정을 기반으로 한다. 특히 이 알고리즘은 내벽과 외벽의 공간적인 특설을 이용하며 Cross profile correlation matching (CPCM)을 사용한다. 현재 공간에서의 이전 시간에 관계된 영상과 현재 시간에서의 공간에 관계된 영상을 사용하여 초기 윤곽선 예측을 더욱 효과적으로 수행하였다. Multislice와 multiphase의 Siemens와 GE. Medinus 자기공명심장영상을 사용하여 실험하였고 많은 영상들에 대해 충분히 만족할만한 결과를 얻었다. 그리고 분할한 결과로 quantitative analysis를 수행하였고 시각적으로 보여주었다. 개발된 소프트웨어는 Visual C++을 사용하여 windows 환경의 응용프로그램으로 개발되었다.
한방 설진 시스템의 자동화 과정에서 혀 영상 분할은 가장 중요한 분야이다. 그러나 대부분의 한방 설진 시스템의 혀 영상 분할 방식은 사용자 기반의 메뉴얼 방식이나 반자동 방식으로 제안되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 한방 설진 시스템의 완전 자동화를 위해서 기존의 스네이크 알고리즘을 기반으로 한 혀 영상 분할의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 스네이크 알고리즘을 개선한 방법으로서 설진을 위한 혀 영상 특성을 이용하여 포인트들이 안에서 밖으로 역추적하면서 스네이크 에너지 함수가 최소화될 수 있도록 내부 에너지 함수를 개선하였고, 외부 에너지를 계산하기 위해서는 계층적 공간 필터링 방법을 적용하여 잡음에 강인한 특징을 갖는다. 또한 제안한 방법은 표본영상 실험과 실영상 실험을 수행한 결과, 기존 스네이크 알고리즘보다 배경 잡음에 강인함을 보였으며, 임의의 포인트 한 개를 선택하고 해당 포인트의 시작점, 중간점, 끝점에서의 에너지 값을 분석하여 국소적 최저치에 빠지지 않는 강인함을 보였다.
GVF 스네이크 알고리즘은 에지 에너지에 상당히 민감하여 주변 에지와 객체의 윤곽선이 포함하고 있는 에지를 구분하지 못하여 정확한 객체의 형태를 추출하기가 어렵다. 본 논문은 배경으로부터 객체의 윤곽선을 추출하기위해 GVF 스네이크 알고리즘을 적용하기전 알고리즘의 성능을 높일 수 있는 최적의 초기경계선을 설정하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 관심 영역을 분할 하기위한 화소의 형태학적 재구성을 한 후 에지추출 알고리즘을 적용하여 이것을 이진화하여 초기경계선을 설정하였다. 관심의 대상이 되는 객체의 형태에 가장 근접한 초기경계선을 설정하므로써 GVF 스네이크의 성능을 높이고 계산 시간을 줄일 수 있었다.
In this paper, we consider the problems of tracking an object in a real image. In evaluating these problems, we explore a new technique based on an active contour model commonly called a snake model, and propose the active bar models to represent target. Using this model, we simplified the target welection problems, reduced the search space of energy surface, and obtained the better performances than those of snake model. This approach improves the numerical stability and the tendency for points to bunch up and speed up the computational efficiency. Representing the object by active bar, we can easily obtain the zeroth, the first, and the second moment and it facilitates the target tracking. Finally, we present the good result for the visual tracking problem.
본 논문에서는 스테레오 영상 시퀀스에서 스네이크와 변이 정보(disparity information)를 이용한 객체 윤곽 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 변이 공간(disparity space)에서 스네이크 포인트의 모션 정보를 구하여 후보 스네이크 포인트를 결정하고, 두 번째는 후보 스네이크 포인트에 새로 정의한 스네이크 에너지 함수를 적용하여 관심객체의 윤곽을 추적하는 과정으로 구성된다. 제안한 방법은 복잡한 배경에서도 관심객체의 윤곽을 추적할 수 있었고, 실험을 통해 성능을 분석하였다.
Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotion for environments, but are difficult to control. Various phase and evolutionary approaches for modular robots have been studied for many years, but there are few comparisons among these methods. In this paper, Phase, GAps, GA and GP approaches are implemented and compared for flat, stairs, and slope environments. In addition, simulations of the locomotion evolution for modular snake-like robot are executed in Webots environments.
Dental caries is one of the most popular oral disease. The aim of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make accurate diagnosis. It is very important to separate cavity from the teeth in the detection system. In this paper, We compared two active contour algorithms, Snake and DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution). To improve performance, image is selected ROI(region of interest), then applied bilateral filter, Canny edge. In order to evaluate the algorithms, we applied to 7 tooth phantoms from incisor to molar. Each teeth contains two cavities of different shape. As a result, Snake is faster than DRLSE, but Snake has limitation to compute topology of objects. DRLSE is slower but those of performance is better.
본 논문은 스테레오 동영상에서 스네이크를 이용해 객체 윤곽을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 스테레오 동영상에서 얻을 수 있는 변이 정보를 이용해 복잡한 배경을 제거하고, 객체의 윤곽에서 곡률이 심한 곳에는 부족한 스네이크 포인트를 추가하고 그렇지 않은 곳은 잉여 스네이크 포인트를 제거하여 윤곽을 잘 검출하도록 하였다. 제안한 방법은 객체의 오목한 윤곽 부분에서 스네이크 포인트 수 부족으로 인해 정확한 윤곽을 검출하기 힘들었던 문제를 해결할 수 있었고 복잡한 배경을 갖는 영상에서도 동작이 잘 되었다. 또한 폐색구간에서도 객체의 영역 변화에 따라 스네이크 포인트를 최적화하며 추적하였다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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