• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.421-424
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems In this paper. we propose an effective automatic face detection system that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recog- nition system. We use two natural and powerful visual cues, the color and the human head shape. The outline of the human head can be generally described as being roughly elliptic in nature. In the first step of the proposed system, we have tried the approach of fitting the best Possible ellipse to the outline of the head In the next step, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions in color images and histogramming their r(＝R/(R＋G＋B)) and g(＝G/R＋G＋B)) values. According to our experiment. the proposed system shows robust location results

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제27권1호
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• pp.37-55
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• 2023

In this paper we propose a new algorithm for detecting and counting flowers in a complex background based on digital images. The algorithm mainly includes the following parts: edge contour extraction of flowers, edge contour determination of overlapped flowers and flower counting. We use a contour detection technique in Computer Vision (CV) to extract the edge contours of flowers and propose an improved algorithm with a concave point detection technique to find accurate segmentation for overlapped flowers. In this process, we first use the polygon approximation to smooth edge contours and then adopt the second-order central moments to fit ellipse contours to determine whether edge contours overlap. To obtain accurate segmentation points, we calculate the curvature of each pixel point on the edge contours with an improved Curvature Scale Space (CSS) corner detector. Finally, we successively give three adaptive judgment criteria to detect and count flowers accurately and automatically. Both experimental results and the proposed evaluation indicators reveal that the proposed algorithm is more efficient for flower counting.

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.526-537
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• 2024

Monitoring fetal growth in utero is crucial to anomaly diagnosis. However, current computer-vision models struggle to accurately assess the key metrics (i.e., head circumference and occipitofrontal and biparietal diameters) from ultrasound images, largely owing to a lack of training data. Mitigation usually entails image augmentation (e.g., flipping, rotating, scaling, and translating). Nevertheless, the accuracy of our task remains insufficient. Hence, we offer a U-Net fetal head measurement tool that leverages a hybrid Dice and binary cross-entropy loss to compute the similarity between actual and predicted segmented regions. Ellipse-fitted two-dimensional ultrasound images acquired from the HC18 dataset are input, and their lower feature layers are reused for efficiency. During regression, a novel region of interest pooling layer extracts elliptical feature maps, and during segmentation, feature pyramids fuse field-layer data with a new scale attention method to reduce noise. Performance is measured by Dice similarity, mean pixel accuracy, and mean intersection-over-union, giving 97.90%, 99.18%, and 97.81% scores, respectively, which match or outperform the best U-Net models.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.401-403
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• 2015

We present the results of the analysis of FLS 1718+59, a galaxy-galaxy gravitational lens system in the Spitzer First Look Survey (FLS) field. A background galaxy ($z_s=0.245$) is severely distorted by a nearby elliptical galaxy ($z_l=0.08$), via gravitational lensing. The system is analysed by several methods, including surface brightness fitting, gravitational lens modeling, and spectral energy distribution fitting. From Galfit and Ellipse we measure basic parameters of the galaxy, such as the effective radius and the average surface brightness within it. gravlens yields the total mass inside the Einstein radius ($R_{Ein}$), and MAGPHYS gives us an estimate of the stellar mass inside $R_{Ein}$. By comparing these parameters, we confirm that the lens galaxy is an elliptical galaxy on the Fundamental Plane and calculate the stellar mass fraction inside $R_{Ein}$, and discuss the results with regards to the initial mass function.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1273-1283
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• 2012

본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권3호
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• pp.259-266
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• 2013

광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지로부터 세포 변화를 자동적으로 추적 및 분석하는 것이 세포 트래킹이라고 한다. 세포 변화 과정에서 이웃에 있는 세포들이 겹쳐져 있는 상태를 클러스터라고 하며 세포트래킹에서 클러스터를 다시 세포로 분리하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 타원 근사법을 기반으로 클러스터를 분리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 클러스터의 외곽선을 추출한 후 외곽선의 오목정점을 이용하여 클러스터를 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%, 세 개의 세포가 겹쳐진 경우 평균적으로 84% 그리고 겹쳐진 세포의 개수가 네 개 이상인 경우 약 73%의 정확도로 클러스터를 분리해 주었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권4호
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• pp.363-376
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• 2005

구상성단 NGC 7006의 거성종족에 따른 성단 중심부의 역학적 세부구조 변화를 알아보기 위해서 VGC 7006의 BV CCD영상에 대해 점광원 함수 측광을 실시하여 4개의 거성종족을 분류한 후 각 종족을 차례대로 제거하면서 ellipse맞추기를 실시하여 성단의 중심으로부터 반경에 따른 타원율과 위치각의 변화를 얻었다. 타원율과 위치각의 전체적인 변화를 살펴보면, $r_{eff}<3r_h$ 영역에서 타원율은 $0.02\~0.06$의 변화를 보이며 위치각의 경우는 $-10^{\circ}\~+90^{\circ}$의 변화를 보인다. 거성종족의 제거에 따른 NGC 7006의 중심부 타원율과 위치각의 변화를 보면, $r_{eff}인 영역에서 밝은 거성종족을 제거했을 경우 타원율과 위치각의 변화가 각각 $-0.05\~+0.05,-20^{\circ}\~+20^{\circ}$로 나타났으며, 수평계열을 제거했을 경우에는 각각 $-0.05\~+0.025,-25^{\circ}\~+20^{\circ}$로 나타나는 것으로부터 중심부에서는 밝은 거성종족과 수평계열에 의한 영향이 가장 크다는 것을 유추할 수 있다. 또한, 어두운 거성종족에 의한 중심부의 타원율과 위치각의 변화도 확인 할 수 있었던 반면 준거성종족에 의해서는 크게 영향을 받지 않는 것을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.461-464
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경과 조명의 영향과 그리고 얼굴의 크기가 변화하는 경우에도 주어진 영상으로부터 얼굴을 검출하는 새로운 효율적인 방법을 제안한다. 정면 얼굴의 경계선이 타원과 유사한 형태를 가지며 얼굴을 수직으로 이등분하는 직선을 기준으로 얼굴의 좌우 외곽선은 반사 대칭 (reflection symmetry) 의 조건을 만족한다. 이러한 반사 대칭의 조건을 허프 (Hough) 변환과 유사한 타원 모델링에 결합하여 주어진 영상에서 얼굴을 검출한다. 얼굴이 포함된 다양한 영상에서 실험을 통하여 제안한 얼굴 검출방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.184-187
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• 2011

셀 트래킹의 목적은 셀의 이동(translocation), 분할(mitosis), 통합(fusion), 아포토시스(apoptosis), 셀의 모양 변형, 셀들 간의 상호 작용 등을 포함하는 모든 셀의 행동들을 분석하기 위한 것이다. 셀은 시간이 경과함에 따라 새롭게 나타나기도, 죽기도 하며 한 개 이상의 셀이 부분적으로 겹쳐 클러스터를 형성하기도 하고 클러스터는 다시 여러 개의 셀로 분리되기도 한다. 본 연구에서는 현미경으로부터 얻은 이미지에서 셀 트래킹을 위한 이미지 처리 방법과 오목 정점을 이용하여 셀과 클러스터를 구분하여 계수하는 방법을 제시한다. 또한 타원 근사법(ellipse fitting)을 통해 클러스터를 몇 개의 셀로 분리하기 위한 방법을 제시하고 결과를 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.598-600
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• 2002

영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.