본 논문은 얼굴 인식을 위한 얼굴 요소 및 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 요소는 피부색을 이용하여 추출된 얼굴 영역에서 요소들간의 기하학적 정보를 이용하여 후보 영역을 정하고 후보 영역에서 요소들이 갖고 있는 고유 특성들을 이용하여 추출해 간다. 얼굴 인식에 적용된 얼굴 특징점은 추출된 얼굴 요소들간의 거리, 각 등의 기하학적인 관계로 나타낸다. 실험 결과, 얼굴 구성요소 추출이 잘 되었다.
본 논문에서는 RGBD(Red Green Blue Depth)센서를 이용하여 얻은 영상의 깊이 정보와 손 이미지의 기하학적 특징을 이용하여 손의 중심을 검출하는 방법을 제안한다. 영상의 깊이 정보와 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손의 기하학적 정보로 손에 대한 볼록 외피(convex hull)를 형성한다. 볼록 외피의 정점들(vertices)의 위치 정보를 이용하여 손의 중심을 찾는다. 손의 중심은 손의 위치를 추적하거나 손가락 개수를 구하는 것 등에 이용될 수 있다. 이러한 응용은 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human Computer Interface)을 이용한 시스템에 적용될 수 있다.
큰 규모의 가상 환경에서 물체들은 사실적인 이미지효과와 함께 충돌 검출과 같은 다이내믹한 효과를 동반하여 더욱더 실제 물체와 같이 느껴지도록 해야한다. 특히, 가상세계에서의 충돌 검출은 실시간으로 계산되어야 한다. 가상환경을 이루는 기하학적 데이터의 양이 엄청나게 증가하면서 충돌 검출은 하나의 병목으로 극복되어야 할 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 많은 수의 복잡한, 3차원의 기하학적 모델들로 구성된 가상환경에서 단계적인 상세를 이용하여 가상 물체를 사실적으로 표현하면서도 어느 정도의 충돌 검출 병목을 해결하는 절충적인 방법을 제안하고 많은 양의 기하학적 데이터를 포함하는 토끼 모델을 사용하여 단계적인 상세를 이용한 가상환경을 구현하였다.
워터마킹에서 영상의 평행이동, 회전, 크기변환 왜곡에 기인한 워터마크 삽입 위치와 추출 위치의 불일치는 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 복구패턴 정합을 통한 영상동기화를 이용함으로써 기하학적 왜곡에 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 복구패턴을 정의하여 워터마크가 삽입된 영상에 복구패턴을 삽입 배포한다. 그리고 배포된 영상으로부터 복구패턴을 추출하여 삽입한 복구패턴과 비교함으로써 기하학적 왜곡 여부를 확인한다 기하학적 왜곡이 발생하였다면 왜곡된 만큼 역변환을 함으로써 워터마크 삽입 위치와 추출 위치를 동기화 한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 이동, 회전, 스케일링 공격에 대한 실험결과를 보인다.
화자의 입술영상에는 카메라와 화자의 위치나 자세로 인하여 정상적인 입술이 기하학적으로 변환될 수 있다. 이러한 변환은 본래 입술위상의 기하학적 정보를 변경시킨다. 따라서 기하학적으로 변환된 입술모양을 보정하는데 부분적인 입술위상정보를 사용함으로써 전체 입술정보를 개선하고자, 본 논문에서는 입술모양의 기하학적 보정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징결정 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징결정 단계에서는 원영상과 목표영상의 입술모델에 따라 원영상의 특징점과 특징을 추출하고 목표영상의 특징점과 특징을 결정한다. 보정단계에서는 이전 단계에서 추출한 정보를 기반으로 영상을 부분영상으로 분할하고 사상 후 보정된 영상을 통합한다. 실험영상은 6개의 한국어 단모음 발음에 대한 동영상 프레임이고 알고리즘 평가를 위하여 입술의 좌우 대칭성을 활용한다. 실험 결과, 윗입술보다는 아랫입술의 보정률, 입술의 움직임이 작은 발음보다는 움직임이 큰 발음의 보정률이 높게 개선되었다.
SAR 영상은 기상이나 일조량에 관계없이 자료를 취득할 수 있으므로 종래의 전자광학적 감지기가 갖는 제약을 극복할 수 있다. 또한, SAR 영상으로 취득할 수 있는 정보는 종래의 광학적 감지기에 의한 것과는 다른 형태이므로 영상에 의한 정보취득의 범위를 확대시킬 수 있다. 그러나, SAR 영상에는 레이다의 특성과 대상물의 기하학적 특성에 따라 다양한 왜곡이 포함되므로, SAR 영상으로부터 정보를 취득하는 데 있어서 소요 정확도가 확보되기 위해서는 SAR 자료에 포함되어 있는 왜곡을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 SAR 영상 취득시 대상물과 안테나의 기하학적 구성에 따른 반사파의 변화를 모형화하여 SAR 영상을 모의제작하고, 이를 이용해 대상물의 경사에 따른 밝기값의 왜곡을 실제 영상에서 제거하므로서 SAR 영상의 기하학적 복사 왜곡을 보정하고자 하였다. 그 결과, SAR 영상으로부터 대상물의 반사특성에 따른 정상적 정보를 취득함에 있어서 기하학적 복사왜곡에 의한 영향을 최소화하여 지형공간정보 관련 분야에서 SAR 영상을 원활히 활용할 수 있도록 기여하고자 하였다.
본 논문은 영상 내의 얼굴에 존재하는 기하학적 정보에 기반한 얼굴 검출을 제안한다. 영상안에 존재하는 피부색 영역과 헤어색 영역을 이용하여 얼굴과 헤어의 후보영역을 생성한다. 그 후 이러한 영역들의 기하학적인 정보를 이용하여 여러 얼굴 후보영역들 중 실제 얼굴 영역을 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 성능을 평가하였으며 실험결과 대부분의 영상에서 높은 검출률을 보였다.
최근 몇 년간 의학 분야에서는 인체의 해부학적 구조를 컴퓨터 그래픽스 기술을 통해 컴퓨터로 재구성하려는 시도에 많은 관심을 쏟아졌다. 이러한 관심은 치과 치료분야에서도 이루어져 왔는데, 컴퓨터 그래픽스르 이용한 치과 치료에도 많은 응용 분야가 있다. 자료를 측정한다거나, 시각적으로 3차원의 영상을 보여준다거나, CAD-CAM 기술을 이용하여 의치의 틀이나 금형등을 제작할 수도 있다. 본 논문은 이러한 다양한 응용에 기반 기술이 될 수 있는 치아의 기하학적 특성을 정의 하고, 이것을 찾기 위한 여러 가지 방법을 실험해보고, 더 나은 방법을 제시하고자 한다.
전통적인 컴퓨터 그래픽스분야에서 실제감 있는 장면(scene)을 만들어 내기 위해 표면의 반사특성에 대한 연구가 많이 행해졌다. 표면의 반사특성을 구하기 위하여 기존의 방법들은 복잡한 기하학적 정보를 구하거나 실제 표면의 반사 특성을 얻기 위한 장치를 사용하였다. 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 샘플링한 영상으로부터 라디안스맵(radiance map)을 만들고, 이를 이용하여 BRDF를 구하는 방법을 제시한다. 또한 BRDF를 효과적으로 저장하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 임의의 위치에서의 광원에 대하여서 조작이 가능하며 빠른 시간에 새로운 장면을 재구성(reconstruction)할 수 있다. 또한 사용자가 임의로 광원(color light)의 색깔을 변화시킬 수 있고, 여러 개의 광원(multiple light source)에 대하여 장면의 재구성이 가능하다.
본 논문에서는 단백질 복합체에서 단백질 사이의 접촉 영역이 갖는 기하학적 특징을 가시화하는 방법을 제안한다. 단백질 또는 리간드가 요철이 있는 곡면으로 표현될 때, 두 곡면이 서로 접하면서 교차하지 않는 성질을 형태 상보성이라 한다. 단백질-단백질 또는 단백질-리간드 도킹 연구에서 형태 상보성과 화학적인 성질, 엔트로피 등이 접촉 영역의 발견에 중요한 역할을 한다는 것을 볼 수 있다. 일반적으로 형태 상보성이 높은 영역을 발견한 뒤, 이 영역에 속한 아미노산들의 잔기 극성 및 소수성 등을 이용하여 접촉 영역을 예측한다. 접촉 영역을 예측하기 위한 연구에서는 기존에 알려진 복합체에서 접촉 영역이 갖는 기하학적인 특징을 조사하는 작업이 필요하며, 이를 위해 기하학적인 특징을 가시화하는 작업은 필수적이다. 본 논문에서는 단백질 복합체에서 접촉 영역을 발견하고, 두 개의 단백질 각각의 접촉 면에 속한 근거리의 정점들의 기하학적인 특징을 법선 벡터 및 평균 곡률로써 가시화하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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