• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2228-2230
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• 1998

This paper presents the development of depth extraction algorithm for the stereoscopic endoscope data using a stereo matching method. generally, the purpose of existing stereo algorithms is to reconstruct stereo object surface and depth map. but the main purpose of our processing is to give exact depth feeling to doctor showing depth information in some points. for this purpose, this paper presents two stereo matching algorithms which are to measure exact depth. one is using variable window, and the other is reference points-based algorithm for a fast processing.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.97-108
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• 2022

The video-assisted human action recognition [1] field is one of the most active ones in computer vision research. Since the depth data [2] obtained by Kinect cameras has more benefits than traditional RGB data, research on human action detection has recently increased because of the Kinect camera. We conducted a systematic study of strategies for recognizing human activity based on deep data in this article. All methods are grouped into deep map tactics and skeleton tactics. A comparison of some of the more traditional strategies is also covered. We then examined the specifics of different depth behavior databases and provided a straightforward distinction between them. We address the advantages and disadvantages of depth and skeleton-based techniques in this discussion.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.584-586
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• 2007

3D virtual modeling such as creation of a cyber city or landscape, or making a 3D GIS requires realistic textures. Automatic texture extraction using close range images is not yet efficient or easy in terms of data acquisition and processing. In this paper, common problems associated with automatic texture extraction from aerial photographs are explored. The ZI-buffer, which has depth and facet ID fields, is proposed to remove hidden pixels. The ZI-buffer algorithm reduces memory burden and identifies visible facets. The correct spatial resolution for facet gridding is tested. Error pixels in the visibility map were removed by filtering.

• 한국광학회지
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• 제14권1호
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• pp.51-57
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• 2003

물체의 홀로그램은 물체의 깊이위치에 대한 정보뿐 아니라 물체의 깊이분포에 대한 정보도 가지고 있다. 그러나 두 가지 정보는 프린지 패턴(fringe pattern)의 형태로 서로 썩여있어 홀로그램으로부터 물체의 깊이위치에 대한 정보를 분리해내기 어렵다. 본 논문에서는 물체의 깊이 및 위치분포에 대한 정보를 갖는 단일 결띠 홀로그램(single-sideband hologram)으로부터 물체의 깊이위치에 대한 정보만을 가우시안 저-대역 필터를 이용해 추출해내고 그를 수치적 방법으로 해석해 물체의 깊이위치를 얻어내는 알고리즘을 제안한다. 또한 추출된 깊이위치를 이용하여 물체의 깊이위치에서 홀로그램을 복원해낸다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.29-36
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• 2012

본 논문에서는 입력되는 3차원의 정지 또는 동적인 입체영상으로부터 색상과 깊이 특징을 결합하여 인간의 피부색상 영역을 강건하게 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 정합 기법을 이용하여 입력된 좌우 영상으로부터 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 화소들을 레이블링하고, 레이블링한 영역 중에서 인간의 피부색상 분포를 가지는 영역들을 실제적인 피부색상 영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 3차원의 특징을 활용한 방법의 성능을 정확도 측면에서 비교 및 평가하였다. 그 결과 제안된 방법은 색상 특징과 깊이 특징을 효과적으로 결합함으로써 기존의 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부색상 영역의 오류를 상당수 제거하는 효과를 가지며, 이로 인해 전반적으로 보다 정확하게 피부영역을 추출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.885-892
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• 2013

본 논문에서는 3차원의 입체영상으로부터 질감과 깊이 특징을 활용하여 영상 내에 존재하는 문자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 문자 분할 방법은 크게 후보 문자영역 추출 단계, 문자영역 지역화 단계, 문자와 배경영역 분리 단계, 그리고 후보 문자영역 검증 단계의 네 가지 단계로 구성된다. 후보 문자영역 추출 단계에서는 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 문자영역 지역화 단계에서는 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그리고 문자와 배경 분리 단계에서는 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 후보 문자영역 검증 단계에서는 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.59-66
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• 2004

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제37권1호통권120호
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• pp.65-72
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• 2007

일반적으로 네 개의 소구치 발치를 동반한 교정치료는 비발치 치료에 비하여 치열궁 폭경을 더 좁게 만들어, 미소시 구각 부위에 어두운 구강 내 공간, 소위 buccal corridor를 형성함으로써 비심미적인 결과를 낳는다는 견해가 있다. 한편 발치 치료는 오히려 하악의 견치간 폭경을 증가시키며, 비발치 치료와 비교하여 악궁 폭경의 변화에 있어 유의한 차이를 보이지 않는다는 상반된 연구결과가 존재한다. 이 연구는 발치 치료와 비발치 치료 시 악궁 폭경의 변화를 관찰하여 실제적으로 발치 치료가 미소 시 협측 분절에 미치는 영향을 규명하고자 시행되었다. 경희대학교 치과병원 교정과에서 치료받은 환자 중 전악에 고정식 장치를 사용하여 네 개의 제1소구치 발치 치료를 받은 30명과 비발치로 치료한 30명의 치료 전후 연구 모형을 비교 분석한 결과 악궁 폭경의 변화는 다음과 같다. 네 개의 제1소구치 발치 치료 시 비발치 치료와 비교하여 상악의 견치간 폭경 변화는 유의한 차이가 없었으나, 하악의 견치간 폭경은 유의하게 더 많이 증가하였다. 구치간 폭경 변화는 상악과 하악 치열궁 모두에서 두 군 간에 유의한 차이가 나타났는데 발치군에서 구치간 폭경이 감소한 반면에 비발치군에서는 구치간 폭경이 증가하였다. 미소시 노출되는 악궁 폭경은 비발치군보다 발치군에서 더 크게 나타났으며, 이는 치열궁 폭경의 축소가 발치 치료 시 당연히 예상되는 결과가 아님을 시사한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1390-1403
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• 2016

Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.

• Advances in robotics research
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• 제2권1호
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• pp.33-44
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• 2018

This paper presents a novel feature detection algorithm called depth-hybrid speeded-up robust features (DH-SURF) augmented by depth information in the speeded-up robust features (SURF) algorithm. In the keypoint detection part of classical SURF, the standard deviation of the Gaussian kernel is varied for its scale-invariance property, resulting in increased computational complexity. We propose a keypoint detection method with less variation of the standard deviation by using depth data from a red-green-blue depth (RGB-D) sensor. Our approach maintains a scale-invariance property while reducing computation time. An RGB-D simultaneous localization and mapping (SLAM) system uses a feature extraction method and depth data concurrently; thus, the system is well-suited for showing the performance of the DH-SURF method. DH-SURF was implemented on a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU), respectively, and was validated through the real-time RGB-D SLAM.