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웨이블렛 변환과 히스토그램 지정연산을 이용한 조명처리의 개선
오두식,전승선,김대환,김석호,김상훈,조성원,김재민,정선태 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1
비디오 시스템으로 영상 획득하는 과정에서 다양한 조명상태는 얼굴인식에 있어서 심각한 영향을 준다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 나눈 후 각각의 영역에 얼굴영상을 인식에 알맞은 조명상태로 변환한다. 변환과정은 얼굴을 히스토그램 지정연산으로 명암에 대해 개선과 경계부분을 강화하여 얼굴인식을 위한 영상을 만들어 인식률을 높였다.
애니메이션을 위한 통계적 모델에 기반을 둔 3D 얼굴모델링
오두식(Du-Sik Oh),김재민(Jae-Min Kim),조성원(Seoung-Won Cho),정선태(Sun-Tae Chung) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1
??본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑 (Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.
동적 경계값을 적용한 AAM과 EBGM을 이용한 얼굴인식
전승선,오두식,김대환,조성원,김재민 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1
EBGM은 자세와 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기법중의 하나이다. 하지만 EBGM을 통한 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 특징점을 추출하기 위해 주어지는 초기값에 상당한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 얼굴의 윤곽 추출에 우수한 성능을 보이는 AAM을 통하여 EBGM의 초기값을 주고 EBGM을 통하여 개선하는 방법을 제안하였었다. 본 논문에서는 등록자마다 다른 경계값을 갖는 방법을 제안한다. 기존의 경계값에 비해 성능의 향상이 어느 정도 이뤄지는가에 대해 다룰 것이다.
김대환,전승선,오두식,조성원,김재민,김상훈,정선태 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1
객체의 특징점을 추출할 때, 일반적으로 모델 기반 접근을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 모델 기반 특징점 추출 알고리즘으로 PCA를 근간으로 하는 Active Appearance Model을 이용하는 데, 기존의 AAM 알고리즘은 모든 특징점을 하나의 군집으로 기준하여 PCA를 수행하지만 본 논문에서는 이것을 각 주요 부위별 학습 모델로 분리하여 수행한다. 그리고 이러한 모델에서 특징점을 찾을 때, 발산하는 문제에 빠지지 않기 위한 방법을 제시한다. 제시한 방법의 모델을 이용하여 실험 할 경우의 결과와 이를 통한 개별 모델의 특성에 대하여 파악한 결과를 제시한다.
김대환(Daehwan Kim),오두식(Dusik Oh),전승선(Seoungseon Jeon),김재민(Jaemin Kim),조성원(Seongwon Cho) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
In this paper, we propose an automatic method to finding corresponding points. One 2D image can be changed 3D shape by 3D model. The main idea is using gabor wavelet values from 3D model. And Elastic Bunch Graph Matching algorithm is more stable in 3D model.
김상훈,정선태,정수환,오두식,김재민,조성원 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회논문지 Vol.7 No.1
Eye localization is necessary for face recognition and related application areas. Most of eye localization algorithms reported thus far still need to be improved about precision and computational time for successful applications. In this paper, we propose an improved eye localization method based on multi-scale Gabor feature vector models. The proposed method first tries to locate eyes in the downscaled face image by utilizing Gabor Jet similarity between Gabor feature vector at an initial eye coordinates and the eye model bunch of the corresponding scale. The proposed method finally locates eyes in the original input face image after it processes in the same way recursively in each scaled face image by using the eye coordinates localized in the downscaled image as initial eye coordinates. Experiments verify that our proposed method improves the precision rate without causing much computational overhead compared with other eye localization methods reported in the previous researches. 눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.
김종덕,장재익,유문일,정흥우,권찬호,오두식,김창현 한국국제농업개발학회 2004 韓國國際農業開發學會誌 Vol.16 No.1
본 시험은 크릴 분말의 사료적 특성을 조사하고, 산란계 사료에 첨가하였을 때 계란의 생산성과 품질을 비교하기 위하여 수해하였다. 크릴 분말을 산란계 사료에 0, 1 및 2% 수준으로 첨가하여 216수에 6주간 사양시험을 실시하였다. 크릴분말의 일반성분은 수분 8.25%, 조단백질 50.52%, 조지방 16.67%, 조회분 15.72%로 단백질과 지방이 높은 동물성 사료원료였다. 그리고 무기질(15.72%), astaxanthin (10ppm) 및 콜레스테롤 함량 (780ppm) 또한 많았다. 산란율, 연파란율, 일일사료섭취량 및 난중은 처리간에 유의적인 차이가 없었다. 황고 및 난황색도는 크릴의 첨가수준이 높을수록 유의적으로 높아 산란계의 난질을 향상시키는 첨가제로서의 가능성을 보였다. 이상의 결과를 볼 때 크릴 분말은 단백질과 지방이 높은 동물성 사료이며, 산란계에서 천연착색제로의 가능성을 보였다. This experiment was conducted to evaluate the chemical composition of Antarctic Krill(Euphausia superba Dana) meal as feed, and to investigate the effect of its supplementation on productivity and egg quality of laying hen. A total of 216 layers at the age 43 weeks in commercial cage were fed for 6 weeks with 3 different diets containing 0, 1, and 2% Krill meal (KM). The chemical composition of KM was consisted of moisture 8.25%, crude protein 50.52%, crude fat 16.67%, curde ash 15.72%, indicating that KM contains large amount of protein and fat. Krill meal also contains large amounts of mineral(15.72%), astaxanthin(10ppm) and cholesterol(780ppm). No differences were found in egg production, broken and soft eggs, and feed intake among treatments. Dietary supplementation of KM resulted in increased egg yolk height(6.1㎜) and yolk color (2) compared with those of control, suggesting that KM can be used as a feed additive for yolk quality improvement. According to the results of this study, Krill meal can be supplemented in laying hen diets as protein and fat sources, and natural coloring pigment.
얼굴 인식을 위한 Anisotropic smoothing 기반 조명 전처리
김상훈(Sanghoon Kim),정선태(Sun-Tae Chung),정수환(Souhwan Jung),오두식(Dusik Oh),조성원(Seongwon Cho) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
In this paper, we propose an efficient illumination preprocessing algorithm for face recognition. One of the best known illumination preprocessing method, based on anisotropic smoothing, enhances the edge information, but instead deteriorates the contrast of the original image. Our proposed method reduces the deterioration of the contrast while enhancing the edge information, and thus the preprocessed image does not lose features like Gabor features of the original images much.. The effectiveness of the proposed illumination preprocessing method is verified through experiments of face recognition.