• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.34-45
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• 2005

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.605-616
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴의 부분 영역과 깊이 값에 따른 등고선 영역에 대한 표면 곡률 간들의 누적 히스토그램을 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴영상이 제공하는 깊이정보와 곡면률을 이용한 표면 특성의 정보를 이용하여 부분영역인 코, 입 그리고 눈의 영역과 등고선 깊이 20, 30 그리고 40의 영역을 추출하여 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률을 이용한 누적 히스토그램으로 특징 벡터를 추출한다. 입력 영상과 데이타베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 L1을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 실험을 수행한 결과, 인식률은 주 곡률의 최대 곡률이 96%로 가장 높은 인식률을 나타내었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권8호
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• pp.84-91
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• 1997

The range image is divided into surface regions which are homogeneous in their intrinsic properties. In this paper, we use cooperative relaxational algorithm between curvatures to escape local minima and choose optimal possibility to reserve edge. Cooperative relaxational algorithm between curvatures is relaxation process in which weights of center pixel;s and neighbor pixel's possiblility are determined adaptively by using deviation of curvatures. Experimental resutls show that the proposed method segments and classifies the range images more accurately compared to the other relational algorithms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1579-1580
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• 2015

본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.423-433
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• 2008

얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 간에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT 40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 놀은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-108
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• 2002

선박의 가공비를 선정하는데 있어서 선수, 선미의 복잡한 외판 가공은 큰 몫을 차지한다. 이러한 부분의 외판을 효과적으로 분류할 수 있다면 가공비 산정과 가공비를 줄이기 위한 방법을 모색하는데도 도움을 줄 것이다. 본 연구에서는 곡가공 외판을 효과적으로 분류하기 위해 신경망의 패턴분류 특성을 적용시켜 이를 해결해 보고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.702-707
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• 2004

본 논문은 CCD 카메라와 거리 센서를 사용하여 컨테이너의 자세 측정에 관하여 연구하였다. 특히 특징점을 추출하고 영상의 잡음을 줄이는 방법에 대하여 중점적으로 기술하였다. 가우시안 및 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 Euler-Lagrange 방정식을 소개하였으며 PDE(Partial Differential Equation)를 기초로 한 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위하여 ADI(Alternating Direction Implicit)방법을 적용하였다. 그리고 스프레더와 컨테이너의 특징점을 추출하기 위해서 기존의 황금 분할법과 이분 분할법을 이용한 방법은 지역적 최대 및 최소 값의 경우 정확한 해를 구할 수 없어서 k차 곡률 알고리즘을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 영상의 전처리과정에서 잡음제거에 효과적이며 카메라와 거리센서를 이용한 제안 시스템은 기존시스템의 구조적 변경 없이 사용가능하기 때문에 비용이 저렴한 장점이 있다.