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스테레오 비젼에 의한 생체표면 3차원 복원의 최적화 연구
이경채(Kyungchai Lee),이언석(Onseok Lee) 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.2
Unlike regular images, there is no ground truth for bio surface images. Result of biosurface imaging is not only significantly affected by the environment and the condition of the bio surface, it requires more detailed expression than regular images. Therefore, unlike algorithms tested on regular images, studies on bio surface images requires a highly precise optimization process. We aim to optimize the graph cut algorithm, known to be the most outstanding among the stereo visions, by considering baseline, lambda, and disparity range. Optimal results were in the range of 1~10 for lambda. The disparity ranged from -30 to -50, indicating an optimal value in a slightly higher range. Furthermore, we verified the tested optimization data using SIFT.
스테레오 비젼에 의한 생체표면 3차원 복원의 최적화 연구
이경채,이언석,Lee, Kyungchai,Lee, Onseok 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.1
Unlike regular images, there is no ground truth for bio surface images. Result of biosurface imaging is not only significantly affected by the environment and the condition of the bio surface, it requires more detailed expression than regular images. Therefore, unlike algorithms tested on regular images, studies on bio surface images requires a highly precise optimization process. We aim to optimize the graph cut algorithm, known to be the most outstanding among the stereo visions, by considering baseline, lambda, and disparity range. Optimal results were in the range of 1~10 for lambda. The disparity ranged from -30 to -50, indicating an optimal value in a slightly higher range. Furthermore, we verified the tested optimization data using SIFT.
라오-블렉웰 라이즈드 파티클 필터를 이용한 다중 물체 추적
최홍준(Hongjun Choi),이경채(Kyungchai Lee),김지완(Jiwan Kim),김민기(Mingi Kim),이언석(Onseok Lee) 대한전기학회 2016 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.2
본 논문에서는 여러 마리의 쥐를 추적하기 위해 라오-블렉웰라이즈드 파티클 필터를 제안한다. 쥐의 움직임을 추적하는 것은 컴퓨터 비전이나, 의료, 생물학, 약학 등 다양한 분야에서 화두가 되고 있다. 그러나 동일한 여러 마리의 쥐를 추적함에 있어서 몇 가지 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 추적 문제를 두 단계로 나누어 제안한다. 첫 번째 단계는 관측 모델을 위한 쥐 영역을 검출하는 단계이다. 두 번째 단계는 라오-블렉웰 라이즈드 파티클 필터를 사용하여 상태벡터를 추정하고 다중 물체 추적 시 고려해야하는 자료연관 문제를 해결한다. 상태 벡터를 추정하기 위해서 확장형 칼만필터를 사용하고 자료연관 문제를 해결하기 위해서 파티클 필터 방법을 사용한다. 두 마리의 쥐가 움직이는 영상으로 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 확인하였다.