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GPGPU 기반의 깊이 정보를 이용한 고속 얼굴 추적에 대한 연구
김우열,서영호,김동욱,Kim, Woo-Youl,Seo, Young-Ho,Kim, Dong-Wook 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.5
본 논문에서는 얼굴을 검출하고 GPU 기반으로 얼굴을 고속으로 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는 것을 확인하였다. In this paper, we propose an algorithm to detect and track the human face with a GPU-based high speed. Basically the detection algorithm uses the existing Adaboost algorithm but the search area is dramatically reduced by detecting movement and skin color region. Differently from detection process, tracking algorithm uses only depth information. Basically it uses a template matching method such that it searches a matched block to the template. Also, In order to fast track the face, it was computed in parallel using GPU about the template matching. Experimental results show that the GPU speed when compared with the CPU has been increased to up to 49 times.
깊이정보와 컬러정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법
김우열,서영호,김동욱,Kim, Woo-Youl,Seo, Young-Ho,Kim, Dong-Wook 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.9
본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존방법과 비슷한 검출률을 보였지만, 오검출률에 있어서는 0.66%로 기존방법보다 상당히 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다. This paper proposes a fast face detection and tracking method which uses depth images as well as RGB images. It consists of the face detection procedure and the face tracking procedure. The face detection method basically uses an existing method, Adaboost, but it reduces the size of the search area by using the depth information and skin color. The proposed face tracking method uses a template matching technique and incorporates an early-termination scheme to reduce the execution time further. The results from implementing and experimenting the proposed methods showed that the proposed face detection method takes only about 39% of the execution time of the existing method. The proposed tracking method takes only 2.48ms per frame. For the exactness, the proposed detection method and previous method showed a same detection ratio but in the error ratio, which is about 0.66%, the proposed method showed considerably improved performance. In all the cases except a special one, the tracking error ratio is as low as about 1%. Therefore, we expect the proposed face detection and tracking methods can be used individually or in combined for many applications that need fast execution and exact detection or tracking.
깊이정보를 이용한 템플릿 매칭 기반의 효율적인 얼굴 추적 알고리즘
김우열(Kim, Woo-Youl),서영호(Seo, Young-Ho),김동욱(Kim, Dong-Wook) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.11
본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴을 검출하고, 검출 된 템플릿을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 최대한 축소하여 수행시간 및 오검출율을 줄였다. 그리고 얼굴추적은 깊이정보를 이용하여 템플릿의 크기, 탐색영역을 조정하였다. 또한, RGB영상보다 조명변화에 강한 깊이영상을 이용하여 효율적인 템플릿 매칭을 하였다.
김우열 ( Woo Youl Kim ),강구현 ( Gu Hyun Kang ),이진호 ( Jin Ho Lee ),박순효 ( Sun Hyo Park ),강경우 ( Kyung Woo Kang ) 대한결핵 및 호흡기학회 2006 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.61 No.5
A primary pulmonary leiomyosarcoma is a very rare pulmonary malignancy that arises from smooth muscle of either the bronchial or arterial walls. Common symptoms of the tumor are cough, dyspnea, chest pain and hemoptysis. The diagnosis of a primary pulmonary sarcoma can be established only after extensive clinical and radiologic examinations have failed to identify an alternative primary source. The only effective treatment for the tumor is a complete surgical resection when feasible. The type of resection is dictated by the local anatomic extent of the tumor. We report a case of a 21-year-old male with a primary endobronchial leiomyosarcoma who presented with massive hemoptysis. A necrotic ulcerative endobronchial lesion was observed in the orifice of left lower lobe bronchus on a bronchoscopic examination. He was treated with a complete sleeve resection of the left lower lobe. Three months later, local recurrence of the tumor was noticed on the follow up bronchoscopy and a then left pneumonectomy was then performed. Fifteen months later, the patient died from empyema with a bronchopleural fistula that was associated with tumor recurrence at the stump of the pneumonectomy. (Tuberc Respir Dis 2006; 61: 484-489)
스테레오 3D 비디오 콘텐츠의 내용과 정황 및 변위가 시청 불편감에 미치는 영향
김우열(Kim, Woo-Youl),서영호(Seo, Young-Ho),김동욱(Kim, Dong-Wook) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
본 논문은 스테레오 3D 비디오 시청 시 나타날 수 있는 불편감이나 어지러움 증상을 유발하는 요인들을 찾아내어 분석하는 것을 목적으로 한다. 그 방법으로 2가지의 스테레오 3D 콘텐츠를 피험자들이 시청을 하고, 시청하는 동안 불편감이나 어지러움 증상이 나타나면 키를 누르게 하여 측정을 하였다. 콘텐츠에 대해서는 관심영역(ROI, Region of Interest)에 대하여 변위의 크기와 변화정도에 대한 데이터 정보를 도출하였다. 그래서 각 콘텐츠에 대해서 도출한 정보를 가지고 피험자들이 콘텐츠를 시청하면서 느낀 불편감과 어지러움에 대한 원인들을 분석하였다.
깊이정보와 컬러정보를 이용한 빠른 다중 얼굴 검출 및 추적 알고리즘
김우열(Kim, Woo-Youl),배윤진(Bae, Yun-Jin),서영호(Seo, Young-Ho),김동욱(Kim, Dong-Wook) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
본 논문에서는 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 여러 명의 얼굴을 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출부와 추적부로 나뉘어져 있으며, 얼굴 검출 방법은 기존의 Adaboost를 이용하지만, 속도 개선을 위해 깊이정보와 컬러정보를 이용하여 탐색영역을 얼굴이 존재하는 영역으로 제한하여 얼굴은 검출한다. 얼굴 추적 방법은 템플릿 매칭 방법과 나선형 탐색방법을 사용하며, 그리고 조기 종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다.
쿼드-트리 프레넬릿 변환 기반의 디지털 홀로그램 압축을 위한 효과적인 양자화 방법
김우열(Kim, Woo-Youl),이윤혁(Lee, Yoon-Hyuk),서영호(Seo, Young-Ho),김동욱(Kim, Dong-Wook) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.11
최근 3D의 발전으로 다음 세대의 3D 기술로 디지털 홀로그램을 지목하고 있다. 본 논문에서는 프레넬릿 변환을 이용하여 디지털 홀로그램 압축을 위한 효과적인 양자화 방법에 대하여 제안하였다. 효과적인 양자화 방법을 위해 각각의 부대역의 특성에 고려하여 우선순위를 정하고 양자화를 적용하였다. 또한 PSNR을 높이고자 예외 인덱스를 적용하였다. 그 결과 2dB 정도 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 실험결과에서는 최소 약 6:1부터 최대 약 181:1까지 압축을 수행하였고, PSNR을 이용하여 압축된 영상에 대하여 수치적인 결과를 분석하였다.