• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.435-448
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• 2008

사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.122-131
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• 2011

최근에 널리 사용되고 있는 단일 영상 기반의 3차원 얼굴 복원 방법인 변형 가능한 3차원 얼굴 형상 모델(3D morphable shape model)은 입력 영상으로부터 2차원 얼굴 특징점들을 정확하게 추출할 경우, 입력 얼굴과 유사한 3차원 얼굴 형상을 생성할 수 있다. 그러나 실시간 3차원 얼굴 복원 시스템과 같이 사용자의 협조가 불가능한 경우에는 자동으로 얼굴 특징점들을 추출해야 하기 때문에, 특징점 추출 오류가 발생하여 정확한 3차원 얼굴 형상을 생성하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 추출 시 오추출 특징점과 정추출 특징점을 자동으로 분류하고, 정추출 특징점들만을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안하였다. 실험결과에서는 특징점 자동 추출 오류를 고려하지 않은 기존 방법과 비교한 결과, 제안방법의 3차원 얼굴 복원 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.859-861
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• 2003

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1635-1648
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• 2008

The extraction of important features in cancer cell image analysis is a key process in grading renal cell carcinoma. In this study, we applied three-dimensional (3D) texture feature extraction methods to cell nuclei images and evaluated the validity of them for computerized cell nuclei grading. Individual images of 2,423 cell nuclei were extracted from 80 renal cell carcinomas (RCCs) using confocal laser scanning microscopy (CLSM). First, we applied the 3D texture mapping method to render the volume of entire tissue sections. Then, we determined the chromatin texture quantitatively by calculating 3D gray-level co-occurrence matrices (3D GLCM) and 3D run length matrices (3D GLRLM). Finally, to demonstrate the suitability of 3D texture features for grading, we performed a discriminant analysis. In addition, we conducted a principal component analysis to obtain optimized texture features. Automatic grading of cell nuclei using 3D texture features had an accuracy of 78.30%. Combining 3D textural and 3D morphological features improved the accuracy to 82.19%. As a comparative study, we also performed a stepwise feature selection. Using the 4 optimized features, we could obtain more improved accuracy of 84.32%. Three dimensional texture features have potential for use as fundamental elements in developing a new nuclear grading system with accurate diagnosis and predicting prognosis.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.674-679
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• 2006

본 논문에서는 3차원 손 특징 데이터를 이용한 동작 인식 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 3차원 센서에 의해 조밀한 범위의 영상을 생성하여 손 동작에 대한 3차원 특징을 추출하여 손 동작을 분류한다. 또한 다양한 조명과 배경하에서의 손을 견실하게 분할하고 색상 정보와 상관이 없어 수화와 같은 복잡한 손 동작에 대해서도 견실한 인식능력을 나타낼 수가 있다. 제안된 방법의 전체적인 순서는 3차원 영상 획득, 팔 분할, 손과 팔목 분할, 손 자세 추정, 3차원 특징 추출, 그리고 동작 분류로 구성되어 있고, 수화 자세에 대한 인식 실험으로 제안된 시스템의 효율성을 입증하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제24권2호
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• pp.159-166
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• 1999

A system to extract continuously the real 3-D geometric fearture information from 2-D image of an object, which is fed randomly via conveyor has been developed. Two sets of structured laser lightings were utilized. And the laser structured light projection image was acquired using the camera from the signal of the photo-sensor mounted on the conveyor. Camera coordinate calibration matrix was obtained, which transforms 2-D image coordinate information into 3-D world space coordinate using known 6 points. The maximum error after calibration showed 1.5 mm within the height range of 103mm. The correlation equation between the shift amount of the laser light and the height was generated. Height information estimated after correlation showed the maximum error of 0.4mm within the height range of 103mm. An interactive 3-D geometric feature extracting software was developed using Microsoft Visual C++ 4.0 under Windows system environment. Extracted 3-D geometric feature information was reconstructed into 3-D surface using MATLAB.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.836-850
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• 2009

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.