본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 방법을 데이터 세트로 평가하고 성능을 평가한다. 그런 다음 네트워크의 특징과 성능을 분석하겠습니다. 본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 학습방법을 사용하여 300W-LP 데이터 학습을 수행했으며 AFLW2000 데이터 세트를 사용하여 평가를 평가했다. 결과는 이 성능 결과는 기존 랜드마크 대 포즈 방법보다 자유롭게 얼굴 이미지의 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있으므로 실제 상황에서 포즈를 정확하게 예측할 수 있다. 키포인트 세트의 최적화는 독립적이지 않기 때문에, 우리는 계산 시간을 줄일 방법을 확인했다. 이 방법은 Boosted 3-D PCA 성능을 향상시키거나 다양한 애플리케이션 도메인에 적용하는 데 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상한다
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권1호
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pp.37-48
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2023
Shape analysis is a method for measuring, describing and comparing the shape of objects in geometric space. An important aspect is to obtain Procrustes distance based on least square method. We note that the shape is all the geometrical information that remains when location, scale and rotational effects are filtered out from an object. However, and unfortunately, when we cannot measure some landmarks which are some biologically or geometrically meaningful points of any object, it is not possible to measure the variation of all shapes of an object, including that of the incomplete object. Hence, we need to replace the missing landmarks. In particular, Albers and Gower (2010) studied the missing rows of configurations in Procrustes analysis. They noted that the convergence of their approach can be quite slow. In this study, alternatively, we derive an algorithm for estimating the missing landmarks based on the pre-shapes. The pre-shape is invariant under the location and scaling of the original configuration with the centroid size of the pre-shape being one. Therefore we expect that we can reduce the amount of total computing time for obtaining the estimate of the missing landmarks.
본 연구에서는 휴대용 초음파 피부 미용기 사용시 집속 초음파의 조사 위치를 증강현실 (Augmented Reality: AR) 기법을 통해 사용자에게 보여주어 안전하게 셀프시술을 하도록 하는 안드로이드 앱을 개발하고 시험을 통해 유용성을 보인다. 사용자가 초음파 미용기로 얼굴 부위를 시술하는 동안에 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 얼굴과 얼굴위의 초음파 조사 위치를 실시간 검지한 후, 얼굴 영상위에 조사 위치를 표시하여 사용자에게 보여줌으로서, 초음파가 동일한 부위에 과도하게 중복되어 조사되지 않도록 한다. 이를 위해 ML-Kit를 이용하여 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark)들을 실시간 검지하고 얼굴형상 기준 모델과 비교하여 얼굴의 회전과 이동 등의 자세를 추정한다. 미용기의 초음파 조사부위에 LED를 장착하고 조사 중에 작동시킨 후, LED의 불빛의 위치를 탐색하여 스마트폰 화면상의 초음파 조사 위치를 알아내고, 추정된 자세정보를 토대로 얼굴 영상위에 조사 위치를 정합시켜 표시한다. 앱에서 수행되는 각 작업들을 스레드와 타이머를 통해 구현하여 전체 작업이 75ms 이내에서 실행된다. 시험 결과, 120개의 초음파 조사 위치를 정합하고 표시하는 데 걸린 시간은 25ms 이하이고, 얼굴이 크게 회전하지 않는 경우 표시 정확도는 20mm 이내 임을 알 수 있다.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
For gas hydrate exploration, long offset multichannel seismic data acquired using by the 4km streamer length in Ulleung basin of the East Sea. The dataset was processed to define the BSRs (Bottom Simulating Reflectors) and to estimate the amount of gas hydrates. Confirmation of the presence of Bottom Simulating reflectors (BSR) and investigation of its physical properties from seismic section are important for gas hydrate detection. Specially, faster interval velocity overlying slower interval velocity indicates the likely presences of gas hydrate above BSR and free gas underneath BSR. In consequence, estimation of correct interval velocities and analysis of their spatial variations are critical processes for gas hydrate detection using seismic reflection data. Using Dix's equation, Root Mean Square (RMS) velocities can be converted into interval velocities. However, it is not a proper way to investigate interval velocities above and below BSR considering the fact that RMS velocities have poor resolution and correctness and the assumption that interval velocities increase along the depth. Therefore, we incorporated Migration Velocity Analysis (MVA) software produced by Landmark CO. to estimate correct interval velocities in detail. MVA is a process to yield velocities of sediments between layers using Common Mid Point (CMP) gathered seismic data. The CMP gathered data for MVA should be produced after basic processing steps to enhance the signal to noise ratio of the first reflections. Prestack depth migrated section is produced using interval velocities and interval velocities are key parameters governing qualities of prestack depth migration section. Correctness of interval velocities can be examined by the presence of Residual Move Out (RMO) on CMP gathered data. If there is no RMO, peaks of primary reflection events are flat in horizontal direction for all offsets of Common Reflection Point (CRP) gathers and it proves that prestack depth migration is done with correct velocity field. Used method in this study, Tomographic inversion needs two initial input data. One is the dataset obtained from the results of preprocessing by removing multiples and noise and stacked partially. The other is the depth domain velocity model build by smoothing and editing the interval velocity converted from RMS velocity. After the three times iteration of tomography inversion, Optimum interval velocity field can be fixed. The conclusion of this study as follow, the final Interval velocity around the BSR decreased to 1400 m/s from 2500 m/s abruptly. BSR is showed about 200m depth under the seabottom
본 논문은 조경학분야의 주도로 수행된 원림유적의 문화재발굴 사업에 대한 일련의 성과를 다룬 것으로, 보길도 윤선도 원림(명승 제34호)의 낙서재 복원에서 귀암(龜巖) 발굴이 시사하는 역사적 가치와 발굴의 성과를 중심으로 기술하였다. 그 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 발굴결과, 귀암은 낙서재 정북쪽으로 14.6m 지역에 매몰되어 있었고, 매몰면의 깊이는 10~50cm 정도의 표토층이 낙서재 쪽으로 오르막 경사를 두고 피복되어 있었다. 귀암 실측결과, 길이 360cm, 너비 270cm, 높이 95cm의 화강암으로 암석의 형태는 거북의 머리에 해당하는 북서편 모서리부분이 삼각형을 띄고 아래로 갈수록 좁아지는 형태로 $45^{\circ}$ 경사를 이루고 있었다. 머리 뒤쪽에는 귀갑 형태로 양쪽 홈이 파여 넓은 등판 형태를 보이고 있었다. 또한 남동방향으로 꼬리에 해당하는 부분이 돌출되어 있었다. 이 화강암은 거북의 머리와 꼬리부분이 인위적으로 조각되어 있는 것으로 보아 확연한 거북의 형상을 지니며 규모상으로 위치 변동 등의 교란 가능성이 적은 것으로 파악되었다. 낙서재 복원에 중요한 요소가 되는 거북 형상의 바위인 귀암은 윤위의 보길도지(甫吉島識)와 고산유고(孤山遺稿)에 기록된 사령(四靈)의 하나이며, 달 구경(玩月)의 장소로 기록되어 있으나, 그동안 실체를 확인할 길이 없었다. 이 귀암은 낙서재(樂書齋) 일원의 중요 지형지물로써 보길도지에 소은병(小隱屛)-낙서재(樂書齋)-귀암(龜巖)이 축선(軸線) 상에 있었던 것으로 추정되며, 고산의 손자인 이관(爾寬)의 건물 개축 시에도 앞 기둥을 이곳에 지지한 기록이 남아있어, 그동안 난항을 겪었던 낙서재 지역의 원형복원에 중요한 지표물로 그 가치가 있다. 또한, 원지반 확인결과, 표토층 135cm 아래 암반하단부에 단단한 원토양이 발견되어 현, 낙서재 지역의 원지반을 추정할 수 있는 근거가 확인되었다. 귀암은 이관의 건물 개축 당시 묻혔다는 기록을 끝으로 그동안 3차례 낙서재 지역 발굴조사에서도 확인되지 않았으나, 금번 연구의 결과로 최소한으로 보더라도 260여년 만에 그 실체가 드러나게 된 것이다. 이는 낙서재 지역의 원형복원과 조경학분야의 중요성을 제고할 수 있는 대표적 사례가 될 것이다. 향후 귀암의 보존처리와 고산의 시문에 나오는 사령의 의미해석 등에 대한 공간추정 등 연구가 계속되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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