• Title/Summary/Keyword: Superellipsoid

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Human Motion Tracking based on 3D Depth Point Matching with Superellipsoid Body Model (타원체 모델과 깊이값 포인트 매칭 기법을 활용한 사람 움직임 추적 기술)

  • Kim, Nam-Gyu
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.13 no.2
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    • pp.255-262
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    • 2012
  • Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.

Shape and Motion Visualization of the Left Ventricle using a Dynamic Gaussian Blob Model (동적 가우시안 블럽 모델을 이용한 좌심실의 형태 및 운동 가시화)

  • Choi, Soo-Mi;Kim, Myoung-Hee
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.27 no.9
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    • pp.768-776
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    • 2000
  • 본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.

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The left ventricle wall motion simulation during systolic and diastolic stages of the heart (심장의 수축 및 이완기에서의 좌심실 벽 움직임 시뮬레이션)

  • 최수미
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1999.04a
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    • pp.138-142
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    • 1999
  • 심장의 수축 및 이완기에서의 좌심실 벽 움직임은 허혈 및 심근경색증과 같은 심장질환에서 영상적 진단의 주요한 특징이다. 심장은 동적 기관으로써 진단을 위해서는 속도와 같은 4차원 파라미터의 추정이 필요하다. 본 논문에서는 심장의 좌심실 형태 및 움직임을 모델링하여 동적으로 가시화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 좌심실을 Dynamic Gaussian Blob 모델로 근사화하였다. 이 모델은 가우시안 함수 기반 FEM 요소와 superellipsoid를 통합한 것으로 좌심실의 형태 및 벽의 움직임을 물리기반 방법에 의해 묘사할 수 있다. 즉, 일련의 영상들로부터 좌심실 벽에 대응되는 3차원 점들을 추출한 후 이 점들에 작용되는 힘에 의해 박동하는 좌심실의 움직임을 추적한다. 이와 같은 좌심실 벽 움직임 시뮬레이션은 심장 움직임에 이상이 있는 질환의 진단을 위한 빠르고 간편한 보조 도구로써 사용되어질 수 있다.

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