메타볼 모델에 대한 광선 추적법의 교점 판별 알고리즘

조청운 中央大學校 1994 국내석사

광류와 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 얼굴 표정 인식

신기한 경기대학교 2007 국내석사

본 논문에서는 실시간 얼굴 표정 인식에 의한 3차원 얼굴 모델을 제어하는 방법을 제안하고 시스템을 구현하였다. 기존의 얼굴 표정 인식은 크게 시공간 기반의 접근법(Spatio-Temporal Approaches)과 공간상 접근법(Spatial Approaches)이 있다. 본 논문에서는 얼굴 특징점들의 움직임의 추적 및 얼굴 표정인식을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안된 얼굴 모델 제어 시스템은 크게 얼굴 영역 검출, 얼굴 특징점 추적, 얼굴 표정 인식으로 구성된다. 얼굴 영역 검출 단계는 얼굴 특징점 추적, 얼굴 표정 인식에 있어서 가장 선행되어야 하는 단계이다. 얼굴 영역을 검출하기 위하여 얼굴의 후보 영역을 검출한 뒤 검출된 후보 영역들 중에서 정확한 얼굴 영역을 검출하는 과정으로 구성된다. 우선 얼굴 후보 영역을 검출하기 위하여 피부색을 표현하기에 적합한 H-T 컬러모델을 이용하여 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에서 주성분분석과 템플릿 매칭을 이용하여 정확한 얼굴 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역과의 비교를 위한 얼굴 템플릿 영상에 대하여 주성분분석을 통하여 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 축소하여 비교하므로 연산량을 감소시켜 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 얼굴 특징점을 추적하기 위하여 광류 알고리즘을 이용한다. 검출된 얼굴 영역에 대하여 눈썹, 눈, 입의 특징점 위치를 결정하고 광류 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 특징점의 움직임을 추적한다. 이와 같이 추출된 움직임 벡터는 표정 인식을 수행한다. 얼굴 표정 인식을 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 적용하여 표정 인식을 수행한다. 기존의 표정 인식 방법에 사용된 모델보다 다양한 표정 변화 패턴을 인식할 수 있는 모델을 통해 추출된 얼굴 특징점들의 움직임 벡터를 이용하여 표정 인식을 수행한다. This work presents a vision-based facial expression recognition from facial feature tracking in real time. The researches for facial expression recognition divided spatial approaches and spatio-temporal approaches. This system consist of three major phase: face detection, facial feature tracking and facial expression recognition. The face detection is a first step before facial feature tracking and facial expression recognition. For the face region detected, we extract the candidate face region by H-T skin color model. The H-T skin color model can easily separate the face region from non-face region. For accurate face region detected, principal component analysis and template matching is applied to candidate face region. Second step is facial feature tracking. At first, facial feature region is extracted by geometry of face in face region. Then feature motion is traced from the sequential input images based on LK optical flow method that proposed by Lucas-Kanade. These motion vector are used to facial expression recognition. In order to facial expression recognition, we use to hidden markov models. In several established researches for facial expression, it is recognize pattern between normal facial expression and other facial expressions. In this paper, we proposed new pattern model for the facial expression recognition and applied to facial expression recognition in real time. In experiments, compared to the existing model and more extensive changes to recognize facial expressions can be proved.

건물설계 프로세스에서 WWW를 이용한 2차원 정보의 3차원화를 위한 객체 지향법의 구현

표준범 홍익대학교 1997 국내석사

세일리언시의 LOD강조에 의한 페인터리 렌더링 방법에 관한 연구

이철원 中央大學校 大學院 2019 국내석사

In recently years, A Mobile Device has great capability in taking a photo and the popular apps are image retouching Apps. Mobile computing power has enough to use NPR algorithms for making effects. But there are limits on using existing NPR algorithms for images have detailed texture, lights, speedy feelings, long exposure, etc. they require more LOD enhancement algorithms. To get LOD enhancement, we use saliency to find out radically changed area. this paper suggest a effective and light algorithms using saliency to enhance LOD. several photoes in open sites are tested and got great results and detailed feelings. 모바일 환경에서 사진 촬영이 대중화 함에 따라 다양한 효과를 제공하는 앱들이 많이 사용되고 있다. 또한 모바일 컴퓨팅 능력이 획기적으로 확대되고 있어 NPR효과들이 사용되어 새로운 이미지를 생성하는데 사용될 수 있다. 그러나 이러한 이미지들은 세밀한 텍스추어, 광량의 급격한 변화, 속도감 표현, 장시간 노출등 기존의 NPR에서 사용하는 방법으로는 표현에 제약이 있어 LOD를 강조할 수 있는 방법이 필요하다. 세일리언시는 변화가 심한점을 찾아내는 좋은 방법이고 이 부분이 세밀한 표현이 필요한 지점이다. 본 논문은 세일리언시를 이용하여 LOD를 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 실험결과 모바일 환경에서 얻어진 이미지에 새로운 효과를 적용하여 새로운 이미지를 만들어 내는데 적합하였다.

Torus and simple surface intersection based on a configuration space approach

김구진 포항공과대학교 대학원 1998 국내박사

(The)Intersection of Two Ruled and/or Ringed Surfaces

허희석 포항공과대학교 2000 국내박사

Spherical blending algorithms for interpolating unit quaternions

남기원 Pohang University of Science & Technology 1999 국내박사

비전 기반 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 제어

김정기 경기대학교 대학원 2005 국내석사

3차원 얼굴 모델링과 애니메이션에 관한 연구는 1972년 F. I. Parke[5]에 의해서 연구되기 시작하여 지금까지 활발히 연구 되고 있는 분야이다. 그 중에서 상호간의 의미 전달을 가장 쉽게 할 수 있는 얼굴 표정 애니메이션에 관한 연구가 최근에 들어 주목 받고 있다. 표정 애니메이션은 사진과 같은 정지 영상이나 동영상에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴의 특징 영역을 추출한 후, 특징 영역들의 크기나 위치 변화 정보를 3차원 얼굴 모델에 매핑하여 대상과 유사한 형태의 표정을 나타내도록 3차원 얼굴 모델을 제어하는 것이다. 본 논문은 웹 카메라나 CCD 카메라를 통해 연속적으로 입력되는 영상으로부터 얼굴과 얼굴의 특징 영역들을 추출하여 3차원 얼굴에 적용하는 모든 과정을 자동화하였고, 대상의 표정을 실시간으로 3차원 얼굴 모델에 나타낼수 있는 제어 시스템을 제안하였다. 실시간 연산을 하기 위해서 얼굴 및 얼굴의 특징 영역 추출 방법으로 가장 빠른 속도를 낼 수 있는 색상 정보를 사용한다. 색상 정보는 조명과 같은 외부 조건에 많은 영향을 받는다. 이러한 문제를 보안하기 위해 새로운 HT 색상 모델을 생성하였다. HT 모델은 그 특성상 연산이 적은 결정률을 사용할 수 있고, 조명에 대한 영향력을 감소 시킬 수 있다. 대상의 표정을 나타낼 3차원 모델은 waters의 기본 얼굴 모델을 사용하며, 사실적인 애니메이션 효과를 위해 안면 근육 정보와 근육의 움직임을 나타내는 선형 근육 모델(Linear Muscle Model)을 사용한다. 해당 3차원 얼굴 모델에는 입에 대한 근육 정보가 부족하여, 입을 벌리거나 웃는 등의 움직임이 부자연스럽다. 이를 해결하기 위해 입 주위의 근육정보인 소근(Risorius), 구각하제근(Triangularis)을 각각 좌우에 1개씩, 그리고 입술 중심에 이근(Mentalis) 1개, 총 5개의 근육을 추가하여 입 주변의 애니메이션 효과를 강화시켰다. 향후 응용 연구로의 진행을 위해 대상의 나타내는 표정의 변화 순서에 따라 기본적인 윈도우 명령들을 적용함으로써 향후 얼굴 애니메이션 부분 외의 HCI (Human Computer Interface) 분야로 연구가 진행될 수 있도록 하였다. The researches for 3D face modeling and facial expression animation have been done since F. I. Parke introduced the generic face model. Recently, the facial expression control for computer animation or human computer interaction is one of the hot issue in the filed of computer graphics or computer vision. This work presents a real-time 3D facial expression control for human computer interaction. To extract facial region and facial feature points from color image a new nonparametric skin color model is proposed. Conventionally used parametric skin color models for face detection have lack of robustness for varying lighting conditions and need extra work. To resolve the limitation of current skin color model, we exploit the Hue-Tint chrominance components and represent the skin chrominance distribution as a linear function. Thus, the facial color distribution is simply described as a combination of the maximum and minimum values of Hue and Tint components. Moreover, the minimal facial feature positions detected by the proposed skin model are adjusted by using edge information of the detected facial region along with the proportions of the face. For controlling the facial feature of the subsequently used. To produce the realistic facial expression, we adopt Water's linear muscle model and apply the extended version of Water's muscles to variation of the facial features of the 3D face. The experiments show that the proposed approach efficiently detects facial feature points and controls the facial expression of the 3D face model.

EQEM 기반의 3차원 모델 간략화

한태화 경기대학교 2004 국내박사

본 논문에서는 확장된 이차 오류 측정(EQEM) 기반의 개선된 3차원 메쉬 모델 간략화 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 기존의 메쉬 모델 간략화에 널리 사용되는 이차 오류 측정(QEM:Quadric Error Metric)을 확장한 EQEM(Extended Quadric Error Metric) 기반의 3차원 모델 간략화 방법을 제시 하였다. EQEM방법은 QEM의 기하정보에 속성정보를 새롭게 추가한 이차 오류 측정 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 확장된 이차 오류 착정 EQEM을 적용한 새로운 3차원 모델 간략화 방법을 제시하였고, 이 방법은 기존의 기하정보 간략화 방법보다 원모델에 더 근사한 간략화 모델을 얻을 수 있음을 실험을 통해 입증하였다. 근래에 폭 넓은 범위에서 사용되고 있는 3차원 메쉬 모델은 가상현실, 과학 시뮬레이션, 의료 분야 등의 폭넓은 응용분야에서 사용되고 있으며, 일반적으로 대용량 데이터로 구성된다. 이러한 3차원 메쉬 모델들을 저장 및 전송 그리고 랜더링 하기 위하여 좀더 적은 데이터로 모델을 집약해서 표현하기 위한 방법으로 간략화기법이 연구되고 있으며, 특히 여러 해상도를 가지는 다중 LOD(Level of Detatil) 표현기법 등은 대표적인 간략화기술이다. 현재의 많은 간략화 알고리즘 중에 Garland의 QEM기법은 속도와 효율성 측면에서 매우 효과적이다. 그러나 이 방법은 모델의 기하정보를 간략화하기 때문에 모델이 가진 속성 정보에 대한 고려가 충분하지 않다는 문제점을 가진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 3차원 모델의 간략화 과정에서 기본적인 QEM을 모델의 속성 정보를 추가한 EQEM으로 확장하였다. 3차원 메쉬로 표현된 모델들에 대한 간략화를 수행할 때, 기존의 메쉬 간략화 기법들은 정점의 위치값 기반의 기하 정보만을 주로 고려하는데 비하여 제안한 방법은 모델의 정보 색상, 질감, 법선과 같은 속성정보를 함께 이용하여 간략화를 수행한다. 제안된 방법은 속도와 효율성을 그대로 확장할 수 있기 때문에 기존의 QEM의 장점을 유지하면서 모델의 속성정보까지 함께 고려하여 간략화된 모델의 신뢰도를 향상 시킬수 있다. 제안된 방법은 오류 측정시 정점이 가지는 기하정보(x,y,z)에 속성정보를 확장 표현-(x,y,z,r,g,b), (x,y,z,s,t), (x,y,z,u,v), (x,y,z,r,g,b,u,v)-하기 때문에 이차식 계산의 편리성을 그대로 적용할 수 있다. 또한 사용자의 상호 작용을 지원하여 사용자가 직접 모델의 간략화 수준을 정할 수 있다. Recently, the studies for mesh simplification have been increased according as the application area of the complicate 3D mesh models has been expanded. This dissertation introduces a novel method for mesh simplification which utilizes the properties of the mesh model in addition to the geometric locations of the model. The information of the 3D mesh model includes surface properties such as color, texture, and curvature information as well as geometric information of the model. The most of current simplification methods adopt such geometric information and surface properties individually for mesh simplification. However, the proposed simplification method combines the geometric information and surface properties and applies them to the simplification process simultaneously. In this work, I exploit the extended geometry based quadric error metric(QEM) which relatively allows fast and accurate geometric simplification of mesh. Thus, the proposed mesh simplification utilizes the quadric error metric based on geometric information and the surface properties such as color, normal, and texture. The proposed mesh simplification method, which is called EQEM(Extended Quadric Error Metric), can be expressed as a simple quadric equation which expands the quadric error metric based on geometric information by adding surface properties such as color, normal, and texture. Moreover, in EQEM based simplification, the user can effectively control the level of detail which means the number of polygonal faces. From the experimental results, the simplification of the mesh model based on the proposed method shows the high fidelity to original model in some respects such as global appearance rather than using current geometry based simplification.

컬러 에지의 벡터적 결합을 이용한 e-카탈로그 영상 검색

황의선 경기대학교 대학원 2002 국내박사

내용기반 영상 검색 방법은 원하는 내용과 유사한 영상들을 검색하기 위하여 초기 영상 집합으로부터 선택된 영상을 질의 영상으로 하여 데이터 베이스내 영상들과 특징값을 서로 비교한 후 유사도 순서로 검색된 영상을 디스플레이 하는 방법이다. 일반적으로 유사도 판정을 위한 영상의 특징값으로는 컬러, 질감, 에지, 모양 정보 등이 사용된다. 영상의 에지 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 내용기반 영상 검색 방법은 대부분 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 명암도를 이용하여 에지 히스토그램을 생성하는 방법이 사용되고 있다. 현재 MPEG-7에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이다. 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환하여 에지를 추출하는 경우 에지의 일부가 손실될 수 있다. 따라서 그레이 영상으로부터 명암도를 이용하여 에지 히스토그램을 생성할 경우 에지 히스토그램에서 포함하고 있는 정보는 일부가 손실된 정보라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 영상의 특징 정보인 에지를 보다 정확히 추출하기 위한 새로운 컬러 에지 모델을 제시하고, 제시한 방법에 의해 생성된 컬러 에지 히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안한 방법을 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 컬러 에지의 추출은 컬러 영상의 R, G, B 채널의 각 성분의 벡터적 결합 방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지 모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지 히스토그램을 통하여 수행된다. 성능 평가를 위하여 MPEG-7에서 제시한 에지 히스토그램과 퓨전 방법에 의해 생성한 컬러 에지 히스토그램에 의한 영상 검색 및 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. The content-based image retrieval method is used in order to search the images that are similar to the wanted content. In this method, you can make the image that is selected from the initial image set the query image to compare the images with the feature value in the database and then you can display the searched image in the order of similarity. In general, the color, texture, edge, shape information and etc. are used as the feature value of the image that is used for the evaluation of the similarity. As the content-based image retrieval method that searches the similar image by using the edge information of the image, generally, the method that creates the edge histogram by using the brightness after changing the most images into the gray image is used. The edge descriptor proposed in MPEG-7 is the representative method currently. In case of changing the color image into the gray image to mine the edge, some part of edge can be lossed. Therefore, in case of using the brightness from the gray image to create the edge histogram, the information that is contained in the edge histogram may be the information of which some part has been lost. In this thesis, we are presenting a new color edge model in order to mine more exactly the edge that is the feature information of the image, and the content-based image retrieval method in which the feature value is the color edge histogram created by the presented method. Besides, we have applied the recommended method for the e-catalogue product image retrieval that is used in the Internet shopping mall. The color edge can be mined by the vector-type combination method of every component of R.G.B channel of the color image and the vector norm characterizing of the edge map. As a result, the content-based image retrieval is carried out through the color edge histogram using the edge direction that the created final edge model has. For the performance evaluation, we have compared the edge histogram proposed with the image retrieval method that is carried out MPEG-7 local edge histogram and with the color edge histogram that is created by the fusion method. We could prove the method presented through the experiment result to be excellent in the searching.