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민경필(Min Kyong-Pil),전준철(Chun Jun-Chul) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
영상을 이해하기 위해서는 영상을 구성하고 있는 데이터를 나누어주기 위한 영상분류과정을 거쳐야 한다. 여러 영상분류 방법가운데 최근 관심을 모으는 분야 중 하나는 인간의 뇌신경을 모방한 신경망을 이용한 분류방법이다. 본 논문에서는 홉필드망을 이용하여 의료영상중 하나인 자기공명영상을 분류하는 방법과 홉필드망의 단점인 수렴속도문제와 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하는 것을 보장하지 못한다는 점을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 단점을 해결하기 위해서 우선 과다한 클래스맵의 생성과, 처리속도의 향상을 위해 입력 값을 임의로 설정하는 대신 Agglomerative 군집화 알고리즘에의해 초기 값을 입력해주는 방법과, 지역적 최소치로 수렴하는 문제를 해결하기 위해서 Mean Field Annealing 알고리즘을 적용하였으며, 뇌에 대한 자기공명영상에 임의로 잡음을 생성하여 생성전과 생성후의 분류결과와 기존의 방법에 의한 분류결과를 비교하여 성능을 평가한다. 본 연구에서 제안된 방법은 자기공명영상처럼 다채널영상으로 이루어진 멀티스펙트럼영상이나 멀티밴드영상의 분류에도 유용하게 사용될 것이다.
스킨 컬러와 변형 모델에 기반한 컬러영상으로 부터의 얼굴 및 얼굴 특성영역 추출
민경필 ( Kyong-pill Min ),전준철 ( Jun-chul Chun ),박구락 ( Koo-rack Park ) 한국인터넷정보학회 2002 인터넷정보학회논문지 Vol.3 No.6
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용 시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다. 이상에서 추출된 얼굴의 특성정보는 차후 얼굴 인식 및 얼굴 특성을 설명하는 얼굴 특성 서술자로 사용될 수 있다. This paper presents an automatic approach to detect face and facial feature from face images based on the color information and deformable model. Skin color information has been widely used for face and facial feature diction since it is effective for object recognition and has less computational burden. In this paper, we propose how to compensates varying light condition and utilize the transformed YCbCr color model to detect candidates region of face and facial feature from color images. Moreover, the detected face facial feature areas are subsequently assigned to a initial condition of active contour model to extract optimal boundaries of face and facial feature by resolving initial boundary problem when the active contour is used. The experimental results show the efficiency of the proposed method. The face and facial feature information will be used for face recognition and facial feature descriptor.