본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
이 논문에서는 능동형태 모델을 개선하여 입술의 형태를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태변형은 능동형태 모델에 기반을 둔 통계적 형태 변형 모델을 사용하여 표현하였다. 능동형태 모델에서 각 점은 지엽적인 정보인 프로파일을 기반으로 독립적으로 이동하기 때문에 많은 오류가 발생할 수 있다. 전역적인 정보를 사용하기 위하여 이 논문에서는 능동윤곽선 모델에서 사용하는 것과 유사한 에너지 함수를 정의하고 전체 에너지가 최소화되는 위치로 점들이 이동하게 하였다. Tulip 1 데이터 베이스에 있는 입술 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 실제 형태에 가깝게 입술을 추출하였다.
본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 노화에 따른 발화 시 입술 움직임의 변화를 알아보고자 하였다. 연구대상으로 평균 69세의 노인 여성 15명과 평균 22세의 젊은 여성 15명을 선정하였다. 입술 움직임을 측정하기 위해 이중모음 발화시 입술 움직임을 녹화하여 스틸 이미지로 저장한 다음 입술의 움직임이 최소인 부분과 최대한 길이를 영상분석 소프트웨어를 이용하여 pixel 단위로 수작업으로 분석하여 비교하였다. 임상적 활용성을 위해 자동화 알고리즘을 적용하여 소프트웨어를 제작했으며 수작업의 결과와 비교하였다. 연구결과 노년층의 경우 청년층에 비해 이중모음 과제에서 입술의 가로 및 세로의 길이 범위가 작은 것을 알 수 있었다. 수작업과 자동화 방법의 상관관계를 측정한 결과 강한 정적 상관관계가 나타나 두 방법 모두 입술 윤곽 추출 시 유용함을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 노화가 진행됨에 따라 발화 시 입술의 범위가 작아지는 것을 알 수 있었다. 따라서 노화가 진행되기 전 간단하게 입술의 움직임을 측정하여 본인의 상태를 모니터링하고 입술 범위를 유지할 수 있는 운동을 실시한다면 노화로 인한 발음 문제를 예방할 수 있을 것이다.
본 논문은 입술형태를 인식하기 위한 방법을 제안하였다. 입술은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였으며 입술인식은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였다. 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였으며 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다 제안한 방법으로 기존의 능동적 형태 모델(ASM Active Shape Model)에서 찾지 못하던 입술의 윤곽을 찾아낼 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 영상 변환 기반 자동 립리딩 알고리즘에서 처리하는 데이터 수를 효과적으로 감소시키는데 중점을 두었다 화자의 입술에 대한 압축된 정보를 갖는 영상 변환 방식이 입술 윤곽선 기반 방식보다 우수한 립리딩 성능을 보이지만 이 방식은 입술 특정 파라미터를 다수 갖게 되므로 데이터 처리량이 많아지고 인식시간이 길어지게 된다 계산되는 데이터를 줄이기 위해 우리는 엽술의 대칭성에 기반하여 입술영상을 수직으로 접는 간단한 방법을 제안한다 추가적으로 주성분 분석(PCA) 알고리즘을 사용하여 빠른 알고리즘을 고려하였고, HMM을 이용한 단어 인식실험 결과를 보인다 제안된 방법에서 접어진 입술영상을 이용한 결과, 일반적으로 $16{\times}16$ 입술영상을 사용하는 방법에 비해 특정파라미터 수가 $22{\sim}47%$ 감소하였고, HMM(hidden Markov model) 인식 알고리즘을 이용한 단어 인식률에서도 $2{\sim}3%$ 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.
본 논문은 사용자 사진에서 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 얼굴의 각 특징 점을 추출하고, 추출 된 특징점을 이용하여 화장할 부분의 영역을 생성 한다. 기존의 가상 메이크업 프로그램에서는 사용자가 수동적으로 몇 개의 특징 점을 정확히 선택해야 하는데서 불편함을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 가상 메이크업 프로그램에서는 ASM을 이용하여 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다. 자연스러운 화장 효과를 표현하기 위해서 기본적인 알파 블렌딩을 각각 화장품의 특징에 맞게 변형하여 사용자 피부색과 화장품의 색을 혼합한다. 얼굴 윤곽, 눈, 눈썹, 입술, 볼의 영역을 생성하고, Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner, Eye Shadow 종류의 화장을 할 수 있게 구현하였다.
일본(日本)의 각 박물관에 소장 혹은 기탁되고 있는 감지금니의 네 권의 고려사경 "대방광불화엄경(大方廣佛華嚴經)"은 표지화에서 독특한 양식을 나타내고 있다. 고려시대 사경표지화는 일반적으로 3개 혹은 4개의 연화를 당초문양이 지그재그로 감고 있는데 비해, 이들 네 권의 사경은 금니로 그린 10개의 연화(蓮華)를 그린 표지화가 양식적으로 같아, 네 권 중에 그 어느 것에도 발원문은 없지만, 80화엄경 한 질이었다는 것을 알 수 있었다. 먼저 네 권의 "대방광불화엄경(大方廣佛華嚴經)" 사경변상화의 내용에 관한 고찰을 하였고, 표지화와 변상화를 통해 양식분석을 행했다. 그 결과 제작연대를 밝힐 수 있었다. 코발트색으로 여래의 보발(寶髮)이 칠해져 있다는 점에서는 충숙왕 13년(1326)인 태정(泰定) 3년(三年)에 발원(發願)한 "문수최상승무생계법(文殊最上乘無生戒法)"의 변상화와 같고, 보발 가운데 그려진 계주와 입술이 완전히 분홍색으로 칠해져 있으며, 귀 얼굴 윤곽선 통견의(通肩衣) 사이로 드러난 가슴의 윤곽선 역시 분홍색이라는 점과 여래의 불안(佛顔)이 금니로 도색(塗色) 되고 있다는 점에서는 일본(日本) 금택(金澤) 대승사(大乘寺) 송강(松江) 천륜사본(天倫寺本)이나 일본(日本) 우하사본(羽賀寺本) 사경변상화에 나타나는 특징과 같다. 그러나 지운문(地雲紋)의 양식은 충숙왕(忠肅王) 부위연간(復位年間)의 작품들과 닮아, 이들 네 권의 사경은 충숙왕(忠肅王) 복위연간의 작품이라는 점을 밝혔다.
상악 전치부 같은 심미성이 요구되는 부위의 치료 시에는 주위조직과 조화를 이루며 미소선, 연조직 및 경조직의 형태뿐아니라 치아의 해부학적 형태와 비율을 고려하여야 한다. 심미분석은 교합평면과 수평적 기준선간의 적절한 평행성을 평가하는 안면분석, 절치 절연부의 위치와 교합평면과 구각선 사이의 조화로움을 평가하는 치아입술분석, 심미성뿐만 아니라 적절한 기능을 위한 형태와 외형을 평가하는 치아분석, 치은 변연의 이상적인 윤곽을 형성하는 치은분석 등의 방법이 있다. 상악의 치간 이개는 체계적인 진단과 치료 계획을 통해서 심미적으로 수복할 수 있으며 교정, 보철, 보존적인 치료방법이 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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