얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
Cerebrovascular Accident(stroke) is that a sudden, nonconvulsive loss of neurologic function due to an ischemic or hemorrhagic intracranial vascular event. If stroke happens at the portion of trigeminal motor nucleus or its control part of cerebral cortex, masticatory muscles will be atrophy or paralyzed. So it is possible that dental occlusion changes after stroke. A 74-aged woman recurred mild stroke 2 month ago, who had experienced severe stroke 2 years ago. After recurrence, suddenly her upper full denture was dropped when lower denture contacted upper one. According to the her occlusion exam, her lower jaw moved back slightly compared with the occlusion of old denture. And her face had asymmetry and lower jaw dislocated to paralyzed side. A 50-aged man was treated because many cervical caries, which would occur because of an aftereffect of stroke, long-herm hospitalization and limits of self oral-care. 6 years ago he had cerebral hemorrhage and he claimed that he cannot bite exactly. Just two pairs of teeth was contact on biting, his lower jaw was located back, too. This two case suggests that dental occlusion can change after stroke.
The ability to efficiently and robustly recover accurate 3D terrain models from sets of stereoscopic images is important to many civilian and military applications. A stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. However, there exist many factors causing stereo matching error, such as occlusion, no feature or repetitive pattern in the correlation window, intensity variation, etc. Among them, occlusion can be only resolved by true multi-image stereo. In this paper, we present multi-image stereo method using DEM fusion as one of efficient and reliable true multi-image methods. Elevations generated by all pairs of images are combined by the fusion process which accepts an accurate elevation and rejects an outlier. We propose three fusion schemes: THD(Thresholding), BPS(Best Pair Selection) and MS(Median Selection). THD averages elevations after rejecting outliers by thresholding, while BPS selects the most reliable elevation. To determine the reliability of a elevation or detect the outlier, we employ the measure of self-consistency. The last scheme, MS, selects the median value of elevations. We test the effectiveness of the proposed methods with a quantitative analysis using simulated images. Experimental results indicate that all three fusion schemes showed much better improvement over the conventional binocular stereo in natural terrain of 29 Palms and urban site of Avenches.
사람의 자세추정(Human pose estimation)은 사람의 관절 키포인트를 추출하여 자세를 추정하는 방법이다. 폐색현상(Occlusion)이 발생하면, 사람의 관절이 가려지므로 관절 키포인트 추출 성능이 낮아진다. 폐색현상은 총 3가지로 행동할 때 스스로 가려짐, 다른 사물에 의해 가려짐과 배경에 의해 가려짐으로 크게 나뉜다. 본 논문에서는 폐색현상 증강기법을 활용하여 효과적인 자세추정방법을 제안한다. 자세추정방법이 지속적으로 연구되어왔지만, 자세추정방법의 가려짐 현상에 관한 연구는 상대적으로 부족한 상태이다. 이를 해결하기 위해 저자는 사람의 관절을 타겟팅하여 의도적으로 가리는 데이터 증강기법을 제안한다. 본 논문에서의 실험 결과는 의도적으로 폐색현상 증강기법을 활용하면 폐색현상에 강인하며 성능이 올라간 것을 보여준다.
Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.
Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.
다른 근골격성 질환에서와 같이, 측두하악장애의 징후와 증상은 일시적이거나 자기 한정적(self-limiting)인 경우가 많다. 따라서 복잡한 교합 치료나 수술과 같은 비보존적, 비가역적 치료를 초기치료로 선택하는 것은 가급적 피해야 한다. 또한 자가요법, 행동 수정, 물리치료, 약물요법, 장치치료 등과 같은 보존적, 가역적 치료가 측두하악장애의 초기치료로 추천된다.
The purpose of this study was to ascertain the bonding durability of self-etching dentin bonding agents to dentin by means of shear bonding strength. Several acid-etching dentin bonding system (ESPE Z100) and self-etching dentin bonding systems (DEN-FIL, GRADIA DIRET) were used. The occlusion surface of human molars were ground flat to expose dentin and treated with the etch bonding system according to manufactures instruction and followed by composite resin application. After 24hours of storage at 37$^{\circ}C$, the shear bonding strength of the specimens was measured in a universal testing machine with a 1mm/min crosshead speed. An one-way analysis of variance and the scheffe test were performed to identify significant differences (p<0.05). The bonded interfacial surfaces and treated dentin surfaces were examined using a SEM. Through the analysis of shear bond strength data and micro-structures of dentin-resin interfaces, following results are obtained. In dentin group, the shear bond strength of DEN-FIL showed statistical superiority in comparison to the other groups and followed by ESPE Z100 and GRADIA DIRECT (p<0.05).
We recently experienced self-detachment of the Solitaire stent during mechanical thrombectomy of acute ischemic stroke. Then, we tried to remove the detached stent and to recanalize the occlusion, but failed with endovascular means. The following diffusion weighted image MRI revealed no significant increase in infarction size, therefore, we performed surgical removal of the stent to rescue the patient and to elucidate the reason why the self-detachment occurred. Based upon the operative findings, the stent grabbed the main thrombi but inadvertently detached at a severely tortuous, acutely angled, and circumferentially calcified segment of the internal carotid artery. Postoperative angiography demonstrated complete recanalization of the internal carotid artery. The patient's neurological deficits gradually improved, and the modified Rankin scale score was 2 at three months after surgery. In the retrospective case review, bone window images of the baseline computed tomography (CT) scan corresponded to the operative findings. According to this finding, we hypothesized that bone window images of a baseline CT scan can play a role in terms of anticipating difficult stent retrieval before the procedure.
A stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. By using stereo matching technique, DEM(Digital Elevaton Map) can be generated by the disparity from a reference image to a target image. Generally disparity map can be evaluated by matching the reference image to the target image and if the role of the reference and the target are interchanged, a different DEM can be obtained. In this paper, we propose a new fusion technique to estimate the optimal DEM by eliminating the false DEM due to occlusion. To detect the false DEM, we utilize two measure of accuracy: self-consistency and cross-correlation score. We test the effectiveness of the proposed methods with a quantitative analysis using simulated images. Experimental result indicate that the proposed methods show 24.4% and 33.1% improvement over either DEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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