Detection of outliers deviating normal data distribution in high dimensional data is an important technique in many application areas. In this paper, a distance-based outlier detection method using landmarks in high dimensional data is proposed. Given normal training data, the k-means clustering method is applied for the training data in order to extract the centers of the clusters as landmarks which represent normal data distribution. For a test data sample, the distance to the nearest landmark gives the outlier score. In the experiments using high dimensional data such as images and documents, it was shown that the proposed method based on the landmarks of one-tenth of training data can give the comparable outlier detection performance while reducing the time complexity greatly in the testing stage.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.31-38
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2023
This paper introduces a real-time face swapping system that enables video influencers to swap their faces with arbitrary generated face images of their choice. The system is implemented as a Django-based server that uses a REST request to communicate with the generative model,specifically the pretrained stable diffusion model. Once generated, the generated image is displayed on the front page so that the influencer can decide whether to use the generated face or not, by clicking on the accept button on the front page. If they choose to use it, both their face and the generated face are sent to the landmark extraction module to extract the landmarks, which are then used to swap the faces. To minimize the fluctuation of landmarks over time that can cause instability or jitter in the output, a temporal filtering step is added. Furthermore, to increase the processing speed the system works on a reduced set of the extracted landmarks.
Objective: To identify the right and left difference of the facial soft tissue landmarks three-dimensionally from the subjects of normal occlusion individuals. Materials and Methods: Cone-beam computed tomography (CT) scans were obtained in 48 normal occlusion adults (24 men, 24 women), and reconstructed into 3-dimensional (3D) models by using a 3D image soft ware. 3D position of 27 soft tissue landmarks, 9 midline and 9 pairs of bilateral landmarks, were identified in 3D coordination system, and their right and left differences were calculated and analyzed. Results: The right and left difference values derived from the study ranged from 0.6 to 4.6 mm indicating a high variability according to the landmarks. In general, the values showed a tendency to increase according to the lower and lateral positioning of the landmarks in the face. Overall differences were determined not only by transverse differences but also by sagittal and vertical differences, indicating that 3D evaluation would be essential in the facial soft tissue analysis. Conclusions: Means and standard deviations of the right and left difference of facial soft tissue landmarks derived from this study can be used as the diagnostic standard values for the evaluation of facial asymmetry.
Background: To evaluate the facial asymmetry, three-dimensional computed tomography (3D-CT) has been used widely. This study proposed a method to quantify facial asymmetry based on 3D-CT. Methods: The normal standard group consisted of twenty-five male subjects who had a balanced face and normal occlusion. Five anatomical landmarks were selected as reference points and ten anatomical landmarks were selected as measurement points to evaluate facial asymmetry. The formula of facial asymmetry index was designed by using the distances between the landmarks. The index value on a specific landmark indicated zero when the landmarks were located on the three-dimensional symmetric position. As the asymmetry of landmarks increased, the value of facial asymmetry index increased. For ten anatomical landmarks, the mean value of facial asymmetry index on each landmark was obtained in the normal standard group. Facial asymmetry index was applied to the patients who had undergone orthognathic surgery. Preoperative facial asymmetry and postoperative improvement were evaluated. Results: The reference facial asymmetry index on each landmark in the normal standard group was from 1.77 to 3.38. A polygonal chart was drawn to visualize the degree of asymmetry. In three patients who had undergone orthognathic surgery, it was checked that the method of facial asymmetry index showed the preoperative facial asymmetry and the postoperative improvement well. Conclusions: The current new facial asymmetry index could efficiently quantify the degree of facial asymmetry from 3D-CT. This method could be used as an evaluation standard for facial asymmetry analysis.
최근 스마트폰 보급과 측위 기술의 향상으로 보행자용 내비게이션 서비스(Pedestrian Navigation Service, PNS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보행자의 이동 특성과 길 찾기 성공률 측면에서 보행자에게 길안내를 하는데 랜드마크를 이용하는 것이 효율적이다. 이에 PNS를 위하여 랜드마크를 추출하려는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 이들 선행연구는 랜드마크를 추출할 때 건물들 간의 차이만을 고려하고, PNS가 구동되는 화면 속 지도에 대한 사용자의 시각적 주의를 고려하지 않았다는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 건물의 속성을 지역적 변수와 전역적 변수로 정의함으로써 이와 같은 문제를 개선하고자 한다. 지역적 변수는 건물들 간의 차이를 나타내고 전역적 변수는 건물이 가지는 고유한 특성을 나타냄으로써 건물의 현출성과 시각적 주의 정도를 반영한다. 또한, 네트워크 보로노이 다이어그램을 이용하여 네트워크의 연결성을 고려하고 랜드마크 후보군 추출 시 발생하는 중첩 현상을 해결한다. PNS를 위한 랜드마크를 추출하기 위하여 선행 연구를 바탕을 건물 속성정보를 정의하였다. 다음으로, 보행자를 위한 선택점을 선정하고, 해당 선택점 별로 랜드마크 후보군을 추출하였다. 이들 랜드마크 후보군에 대해서 정의된 건물 속성정보를 산출하고, 주성분 분석을 이용하여 랜드마크를 추출하였다. 제안된 기법을 서울특별시 관악구 일부 지역을 대상으로 적용하여 랜드마크를 추출하고, 네이버와 다음 지도 서비스의 레이블과 길찾기 시 표출되는 랜드마크와 비교하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, 네이버와 다음 레이블 219개 중에서 60.3%에 해당하는 132개가 제안된 방법으로 랜드마크로 추출되었으며, 네이버와 다음 지도 서비스에는 없지만 선택점에서 추가로 추출된 228개의 랜드마크는 지역적 수준에서 길 찾기 시 방향 전환을 결정하는데 도움이 될 수 있음을 확인하였다.
목적: 본 연구에서는 CBCT (Cone-Beam Computed Tomogram)와 100%로 확대율을 보정한 조절된 측모 두부 방사선 규격 계측 사진(Adjusted 2D Lateral Cephalogram; 이하 Adj-Ceph)의 좌표값을 비교하여 차이가 있는 계측점들의 항목을 분석하여 기존의 2D 분석법을 CBCT 분석에 적용할 수 있는지 여부를 평가해보고자 하였다. 재료 및 방법: 성인 환자 50명의 CBCT 자료 50개와, 동일 환자의 측모 두부 방사선 규격사진을 100% 확대율로 보정한 자료(Adj-Ceph) 50개를 대상으로 하여, 수평축과 수직축의 좌표를 비교하였다. 계측점들의 위치와 좌우 중첩 여부에 따라 두개골 전방에 위치한 점들(group A), 두개 중후방에 위치한 점들(group B), 좌우 양측성 점들(group C), 치아부위 계측점들(group D) 네 그룹으로 나누어 분석 하였고, 좌표값에 유의한 차이가 있는지 분석하기 위하여 paired t-test를 시행하였다. 결과: 수평축(Y축)에서는 Group B (S, Ar, Ba, PNS), Group C (Po, Or, Hinge axis, Go), Group D (U1RP, U6CP, L6CP) 등 11개의 계측점에서 유의한 차이가 있었다. 수직축(Z축)에서는 전체 계측점에서 유의한 차이가 있었다(P<.01). 좌표값의 차이 분석 결과 수평축에서는 13개의 계측점에서 1 mm 이상의 유의한 차이가 있었다. 수직축에서는 Group B의 Sella를 제외한 전체 계측점에서 1 mm 이상의 유의한 차이가 있었다. 결론: CBCT 분석 시에는 기존의 측모두부방사선 규격사진의 분석법을 그대로 사용하기에는 어려움이 있다. 3D 분석법, 또는 수평축에서 13개의 계측점들이 보정되고, 수칙축 19개가 보정된 수정된 새로운 2D 분석법이 사용되어야 한다.
본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
Of many approaches to reduce motion analysis errors, the compensation method of anatomical landmarks estimates the position of anatomical landmarks during motion. The method models the position of anatomical landmarks with joint angle or skin marker displacement using the data of the so-called dynamic calibration in which anatomical landmark positions are calibrated in ad hoc motions. Then the anatomical landmark positions are calibrated in target motions using the model. This study applies the compensation methods with joint angle and skin marker displacement to three lower extremity motions (walking, sit-to-stand/stand-to-sit, and step up/down) in ten healthy males and compares their performance. To compare the performance of the methods, two sets of kinematic variables were calculated using different two marker clusters, and the difference was obtained. Results showed that the compensation method with skin marker displacement had less differences by 30~60% compared to without compensation. And, it had significantly less difference in some kinematic variables (7 of 18) by 25~40% compared to the compensation method with joint angle. This study supports that compensation with skin marker displacement reduced the motion analysis STA errors more reliably than with joint angle in lower extremity motion analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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