다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 Stitching 기술과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭, 피매칭 템플릿(Template)을 검출한다. 그런 다음 두 이미지의 오버랩(Overlap)되는 부분을 기준하여 기준면으로부터 roll, pitch, yaw 오차를 계산하여 매칭시킨다. 마지막으로, B-Spline 보간법에 의해 매칭된 부분을 연속화한다. 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
In this paper, a new method is proposed for the five-degree-of-freedom precision alignment and stitching of three-dimensional surface-profile data sets. The control parameters for correcting thealignment error are calculated from the surface profile data for overlapped areas among the adjacent measuring areas by using the "least squares method" and "maximum lag position of cross correlation function." To ensure the alignment and stitching reliability, the relationships betweenthe alignment uncertainty, overlapped area, and signal-to-noise level of the measured profile data are investigated. Based on the results of this uncertainty analysis, an appropriate size is proposed for the overlapped area according to the specimen's surface texture and noise level.
마이크로스트립 안테나는 츄전체층이 있으므로 해서 대역폭과 방사 효율의 제한을 받고 있다는 것은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는이러한 제한을 극복하기 위해 유전체를 갖고 있는 구조체의 사용대신 금속봉이나 비금속봉으로 지탱되는 금속판으로 구성된 구조체를 사용한다. 본 연구의 가장 중요한 동기는 기존의 안테나보다 높은 방사효율을 보이는 광대역 마이크로스트립 안테나를 구현하는 데에 있다. 또한 대역폭의 증가를 위해 패치의 크기와 높이 그리고 임피던스 정합이 고려된다.
본 논문에서는 색상-깊이 영상간의 좌표 변환 관계 검출 시스템 및 변환 정확도 측정 시스템의 알고리즘을 제안한다. 자체 제작한 3D 체크 패턴 구조물을 이용하여 두 영상간의 대응점을 찾고, 이들 간에 관계식을 수치적 분석 또는 수학적인 분석을 통해 관계를 유도하였다. 키넥트 카메라를 이용하여 실험을 하였고, 3차원 영상으로 기존의 방법과 비교하여 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
적응방사선치료(adaptive radiotherapy, ART)시 획득된 다단계 CT영상으로부터 변형영상정합을 이용하여 전체 처방선량에 대한 주변 정상조직의 합성선량을 획득하고, 각각의 단일 치료계획으로부터 합산되어진 선량을 비교분석하여 임상적 의의를 얻고자 한다. 2011년 5월 1부터 2012년 7월 31일까지 두경부 종양으로 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료를 시행한 환자 중에서 치료기간 중 종양크기의 변화, 체중의 급격한 감소 등으로 인해 적응방사선치료를 시행한 환자를 대상으로 하였다. 변형영상정합을 이용하여 전체 처방선량에 대한 주변 정상조직의 합성선량을 획득할 수 있었으며, 단일 치료계획으로부터 합산되어진 선량과의 비교에서 하악골($48.95{\pm}3.89$ vs $49.10{\pm}3.55$ Gy), 구강($36.93{\pm}4.03$ vs $38.97{\pm}5.08$ Gy), 이하선($35.71{\pm}6.22$ vs $36.12{\pm}6.70$ Gy), 턱관절($18.41{\pm}9.60$ vs $20.13{\pm}10.42$ Gy)에서 차이의 결과를 보였다. 적응방사선치료시 변형영상정합에 의한 합성선량과 단일 치료계획으로부터 합산되어진 선량과의 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 다단계 CT영상을 사용하는 경우 변형영상정합에 의한 합성선량획득은 주변 정상조직에 대해 보다 정확한 평가가 가능할 것으로 사료된다.
흉부 CT 영상에서 폐 질환의 진단을 위해서 폐 분할, 폐혈관 분할과 폐 질환 부위에 대한 괴사 세포 비율의 수치적 계산을 제안 하였다. 첫 번째 단계는 흉부 CT 영상에서 3차원 레이블링 기법과 3차원 영역 성장법을 적용하여 폐와 기관지를 분리한다. 두 번째 단계는 폐혈관 분할은 1차 다항식 회귀(Polynomial Regression)를 사용한 변화율을 적용하여 분할한 다음, 잡음 제거를 실시하여 최종의 폐혈관을 분할한다. 세 번째 단계는 2단계 이미지 에서 질환 예상 인자를 발견하고, 괴사 세포의 비율을 계산하는 것이다. 질환 예상인자는 폐에 대해서 3차원 레이블링 기법을 적용하였고, 각 레이블 중심 값을 관측하여 변화가 없는 레이블을 찾는다. 이렇게 찾은 질환 예상 인자는 조영제 투입 전/후 영상을 정합한 뒤, 면적을 비교하면 폐의 괴사 세포 비율을 계산할 수 있다.
자유수면 아래 일정한 초기장력이 작용한 원형 박막이 수평으로 놓여있을 때 3차원 선형 유탄성 이론을 적용하여 파와 구조물의 상호작용문제를 고찰하였다. 속도포텐셜을 회절포텐셜과 방사포텐셜로 분리하여 각각의 경계치 문제를 푼다. 유체영열을 3개의 영역으로 나누어 각 영역에서 회절포텐셜과 방사포텐셜을 Bessel 함수의 전개식으로 표현하고 부족한 경계조건으로 생기는 미지수는 인접한 영역이 만나는 정합면에서 속도와 압력이 같다는 정합조건식을 적용하여 구해진다. 원형막의 크기와 잠긴 깊이 그리고 추기장력이 변함에 따라 원형 유연막 주위의 파의 형태가 달라짐을 볼 수 있었다. 즉, 적절히 설계된 몰수형 원형 유연막은 파 에너지를 집중시키는데 활용될 수 있다.
폐암 환자의 영상유도 방사선 치료의 경우 환자의 호흡 및 심장박동에 따라 종양의 움직임이 변화할 수 있으므로 치료 시 종양의 움직임을 추적하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 치료계획용 4D MDCT 영상과 치료 시 획득한 4D CBCT 영상의 3차원 영상 정보를 기반으로 종양 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 첫째, 효율적으로 치료 시 종양의 움직임을 추적하기 위해 치료계획용 4D MDCT 영상에서 획득한 종양 움직임 모델을 통해 종양의 전역적 움직임을 예측한다. 둘째, 종양 움직임 추적의 정확성을 높이기 위해 4D CBCT 영상에서 종양 주변의 구조적 정보를 이용해 세부적 움직임을 보정하여 종양의 지역적 움직임을 예측한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 디지털 팬텀을 이용해 실험한 결과, 지역적 움직임을 고려했을 때 전역적 움직임만 보정한 경우보다 종양 위치화 오류가 45% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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