International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.131-139
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2016
Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.
In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.7
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pp.53-61
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1998
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm to find the optimal depth and texture from the set of multi-view images. The proposed algorithm consists of two consecutive steps, i) the depth estraction step, and ii) the texture extraction step, comparedwith the traditional algorithem which finds the depth and texture concurrently. The X-Y plane of the normalized object space is divided into traingular paatches and the Z value of the node is determined in the first step and then the texture of the each patch is extracted in the second step. In the depth extraction step, the depth of the node is determined by applying the block based disparity compensation method to the windowed area centered at the node. In the second step, the texture of the traingular patches is extracted from the multi-view images by applying the affine transformation based disparity compensation method to the traingular pateches with the depth extracted from the first step. Experimental results show that the SNR(Singnal-to- Noise Ratio) of images enconded by our algorithm is better than that of images encoded by the traditional algorithm by the amount about 4dB for for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa.
Objective: This study was performed to investigate buccal facial depth (BFD) changes after extraction and nonextraction orthodontic treatments in post-adolescent and adult female patients, and to explore possible influencing factors. Methods: Twelve and nine female patients were enrolled in the extraction and nonextraction groups, respectively. Changes in BFD in the defined buccal region and six transverse and two coronal measuring planes were measured after registering pretreatment and posttreatment three-dimensional facial scans. Changes in posterior dentoalveolar arch widths were also measured. Treatment duration, changes in body mass index (BMI), and cephalometric variables were compared between the groups. Results: BFD in the buccal region decreased by approximately 1.45 mm in the extraction group, but no significant change was observed in the nonextraction group. In the extraction group, the decrease in BFD was identical between the two coronal measuring planes, whereas this differed among the six transverse measuring planes. Posterior dentoalveolar arch widths decreased in the extraction group, whereas these increased at the second premolar level in the nonextraction group. The treatment duration of the extraction group was twice that of the nonextraction group. No differences were found in BMI and Frankfort horizontal-mandibular plane angle changes between the groups. BFD changes in the buccal region moderately correlated with treatment duration and dental arch width change. Conclusions: BFD decreased in adult female patients undergoing extraction, and this may be influenced by the long treatment duration and constriction of dentoalveolar arch width. However, nonextraction treatment did not significantly alter BFD.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12C
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pp.1147-1153
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2009
We propose a novel image segmentation and segment-based stereo matching technique using color, depth, and motion information. Proposed technique firstly splits reference images into foreground region or background region using depth information from depth camera. Then each region is segmented into small segments with color information. Moreover, extracted segments in current frame are tracked in the next frame in order to maintain depth consistency between frames. The initial depth from the depth camera is also used to set the depth search range for stereo matching. Proposed segment-based stereo matching technique was compared with conventional one without foreground and background separation and other conventional one without motion tracking of segments. Simulation results showed that the improvement of segment extraction and depth estimation consistencies by proposed technique compared to conventional ones especially at the static background region.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.35
no.2
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pp.112-119
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2009
Extracellular matrix(ECM) is known to function as a reservoir of endogenous growth factors, can be an effective delivery system of growth factor that easily lost bioactivity in solution. Fibrillar collagens like type I collagen, are the major constituent of the ECM and structural protein of bone. Also, it can be a scaffold for osteoblast migration. The purpose of this study was to compare the effects of absorbable Atelo-collagen Sponge($Teruplug^{(R)}$) insertion in tooth extraction sites on periodontal healing of the mandibular second molar after the extraction of the impacted third molar. The study population comprised 31 cases who had been scheduled for surgical removal of impacted mandibular third molars. All patients were in good general health and were not using any medication that would influence wound healing after surgery. In 15 cases control group, none was inserted into the tooth extraction site. In 16 cases experimental groups, $Teruplug^{(R)}$ was inserted into the tooth extraction site. We evaluated tooth mobility, pocket depth, gingival margin level preoperatively and 1 week, 2 weeks, 4 weeks, and 3 months postoperatively. The change was compared with two groups using Mann-Whitney test. The results were as follows. 1. There was no significant change of tooth mobility on both groups. 2. There was tendency of decreasing of previous pocket depth causing tooth extraction on both groups. 3. On gingival margin level, there was various change according to initial swelling and loss of attachment on both groups. 4. There was tendency of decreasing of gingival margin level on both groups because of removal of inflammation and decreasing of previous pocket depth. 5. There was large change of pocket depth on buccal middle, distal, lingual distal area because of tooth extraction and bone reduction. Compared with the control group and experimental group, we observed significant difference during some periods. The results of this study suggest that absorbable atelo-collagen sponge($Teruplug^{(R)}$) is relatively favorable bone void filler with prevention of tissue collapse, food packing and enhance periodontal healing.
Photon-counting sensing is a widely used technique for low-light-level imaging applications. This paper proposes a distance information extraction method with photon-counting passive sensing under low-lightlevel conditions. The photo-counting passive sensing combined with integral imaging generates a photon-limited elemental image array. Maximum-likelihood estimation (MLE) is used to reconstruct the photon-limited image at certain depth levels. The distance information is extracted at the depth level that minimizes the sum of the standard deviation of the corresponding photo-events in the elemental image array. Experimental and simulation results confirm that the proposed method can extract the distance information of the object under low-light-level conditions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.12
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pp.197-207
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2014
In this paper, I propose an automatic extraction method of golf swing features using a practical TOF camera Kinect. I extracted 7 key swing frames and features using joints and depth information from a Kinect. I tested the proposed method on 50 swings from 10 players and showed the performace. It is meaningful that 3D swing features are extracted automatically using an inexpensive and simple system and specific numerical feature values can be used for the building of automatic swing analysis system.
In this paper, the estimation of the disparity for depth extraction in monochrome complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensors with offset pixel apertures is presented. To obtain the depth information, the disparity information between two different channel data of the offset pixel apertures is required. The disparity is caused by the difference in the response angle between the left- and right-offset pixel aperture images. A depth map is implemented by the generated disparity. Therefore, the disparity is the most important factor for realizing 3D images from the designed CMOS image sensor with offset pixel apertures. The disparity is influenced by the pixel height and offset value of the offset pixel aperture. To confirm this correlation, the offset value is set to maximum within the pixel area, and the disparity values corresponding to the difference in the heights are calculated and compared. The disparity is derived using the camera-lens formula. Two monochrome CMOS image sensors with offset pixel apertures are used in the disparity estimation.
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