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- 저자 : 이성철(Shengzhe Li) (검색결과 5 건)
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이성철(Shengzhe Li),최학남(Xuenan Cui),홍성욱(Seongwook Hong),너치투준(Chittoo June),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B
본 논문은 VTK를 이용한 3차원 무릎 MRI 가시화에 대한 프로그램 기술을 제안한다. 기존의 많은 연구에서는 VTK를 사용하여 의료영상에 대한 3차원 가시화 프로그램을 제안하였으나 골관절염 진단을 목표로 한 무릎 3차원 가시화 방법은 아직 많이 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 볼륨렌더링(Volume redering) 기술과 다각형렌더링(Polygonal rendering)기술을 융합하여 무릎 및 연골을 효과적으로 가시화 할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 사용자 상호작용이 가능하고 VTK를 이용한 GPU기반의 프로세싱을 기반으로 하기 때문에 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과로부터 제안한 3차원 가시화 기술은 연골과 무릎의 관계를 직관적으로 표현할 수 있어 골관절염 조기진단에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
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얼굴 포즈 추정을 이용한 다중 RGB-D 카메라 기반의 2D - 3D 얼굴 인증을 위한 시스템
김정민(Jung-min Kim),이성철(Shengzhe Li),김학일(Hak-il Kim) 한국정보보호학회 2014 정보보호학회논문지 Vol.24 No.4
현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 10°이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다. Face recognition is a big challenge in surveillance system since different rotation angles of the face make the difficulty to recognize the face of the same person. This paper proposes a novel method to recognize face with different head poses by using 3D information of the face. Firstly, head pose estimation (estimation of different head pose angles) is accomplished by the POSIT algorithm. Then, 3D face image data is constructed by using head pose estimation. After that, 2D image and the constructed 3D face matching is performed. Face verification is accomplished by using commercial face recognition SDK. Performance evaluation of the proposed method indicates that the error range of head pose estimation is below 10 degree and the matching rate is about 95%.
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다중 에코 무릎 자기공명 영상의 효과적인 잡음제거 및 분할
홍성욱(Seongwook Hong),최학남(Xuenan Cui),이성철(Shengzhe Li),너칫투준(Naw Chit Too June),곽규성(Kyu-sung Kwack),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.6
본 논문에서는 다중 에코 기반 무릎 MR 영상의 잡음제거 및 분할 기법을 제안한다. 기존의 연구들에서는 단일 영상을 이용한 다양한 분할 알고리즘을 적용하여 왔으나, 단일 영상에서 이용할 수 있는 정보는 다중 영상에 비해 상대적으로 제한적이다. 반면, 다중 에코 MR 영상은 여러 에코 시간에 따라 동일 부위에 대해 여러 장의 조직별 특성 및 정보를 제공한다. 먼저 MR 영상의 취득 과정에서 발생하는 불필요한 잡음을 제거하기 위해 non-local means 알고리즘을 이용한 잡음제거를 실시한다. Supervised learning 과정으로써 다중 에코 MR 영상으로부터 조직별 ground truth를 추출한 후, 에코 패턴을 추출하여 에코 패턴 벡터를 구성하였고, 분할 과정에서 추출된 에코 패턴 벡터는 입력된 에코 패턴 벡터들과 spectral matching을 통해 분류된다. 매칭 알고리즘은 널리 사용되고 있는 Euclidean distance (ED)와 spectral angle mapper (SAM)를 적용하였으며, 기존 방법의 약점을 개선한 Normalized SAM (NSAM) 방법에서 가장 잘 분류된 결과를 나타냈다. 실험 결과에서는 임상적으로 관절연골의 병변을 찾는데 많이 이용되는 T2 영상과 제안된 방법을 적용한 분할 결과의 비교를 통해 반월판 및 연골의 경계를 더욱 명확하게 구분해내는 장점을 보여준다. This paper proposes an efficient denoising and segmentation method for knee MR images based on multi-echo. Conventional methods have applied various segmentation algorithms using a single MR image, but multi-echo MR images provide a variety of characteristics and information in a layer according to echo time. First, the pre-processing is implemented using a non-local means (NLM) algorithm in order to remove noise occurred in acquisition process of MRI. As a supervised learning process, echo-pattern vectors representing nine tissues are computed from the ground truth data extracted manually by a human expert. Then, in the test process each echo-pattern vector is classified by spectral matching algorithms such as Euclidean distance (ED), Spectral angle mapper (SAM), and normalized SAM (NSAM) which is an improved version of SAM to overcome a weakness of the conventional spectral matching method. Among them, NSAM shows the best classification accuracy both before and after the noise removal using NLM filter. The experimental results demonstrate that the meniscus and the boundary of cartilage are efficiently classified by comparison with T2 mapping image which is clinically used for diagnosing osteoarthritis.
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이종환(Jonghwan Lee),강승헌(Seung Heon Kang),이만희(Man Hee Lee),이성철(Shengzhe Li),김학일(Hakil Kim),박인규(In Kyu Park) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.2
본 논문은 상용 스마트폰의 모바일 GPU를 사용하여 실시간으로 영상처리를 수행하는 라이브러리 개발 및 효과적인 개발 방법을 제안한다. 제안하는 라이브러리는 Khronos 그룹의 단체표준인 OpenGL ES 2.0 기반의 Shading Language (GLSL)와 OpenCL 1.1을 이용하여 개발되었고 Android 운영체제를 기반으로 한 상용 모바일 플랫폼에서 구동하여 성능평가를 수행하였다. CPU 기반의 영상처리 라이브러리인 OpenCV (open computer vision library) for Android의 함수들과의 비교를 통하여, 모바일 CPU 대비모바일 GPU를 이용한 영상처리 속도가 평균 3배 이상 가속되는 것을 확인하였고, 모바일 GPU의 이용에서는OpenGL ES 2.0과 OpenCL 1.1를 기반으로 한 두 영상처리 라이브러리를 비교함으로써 효과적인 병렬영상처리 방법을 제시한다. This paper presents the development and optimization of image processing library running on mobile GPU. The library is developed using GLSL (OpenGL shading language) in OpenGL ES 2.0 and OpenCL 1.1 which are the open standards from Khronos group. The performance of developed library is compared to that of CPU-based OpenCV (open computer vision library) for Android library. It is shown that the functions in the developed GPU-based library run more than three times faster than CPU-based OpenCV on a most recent commercial mobile platform. Additionally, this paper proposes effective methods of the parallel image processing application development on mobile GPU.
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