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향상된 Resolution-Aware Fitting을 사용한 저해상도 영상 분석
신종주(Jongju Shin),김대진(Daijin Kim) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
본 논문에서는 저해상도 영상을 분석할 수 있는 향상된 Resolution-Aware Fitting(RAF) 알고리즘을 제안한다. 기존의 RAF 알고리즘은 blur 연산자를 사용하지만 blur 연산자 대신 interpolation 연산자를 사용하여 성능을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 기존의 RAF 알고리즘과 비교해 올 때 피팅의 정확도는 유지한 채 속도는 2배 이상 빠르다. 결론적으로 제안된 RAF 알고리즘이 기존의 RAF 알고리즘 보다 우수하다고 볼 수 있다.
Fast Active Appearance Model for Mobile Device
Hyunsung Park(박현성),Jongju Shin(신종주),Jieun Kim(김지은),Daijin Kim(김대진) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.6
본 논문에서는 휴대 단말기에서 동작하는 고속 Active Appearance Model을 제안한다. 일반적으로 쓰이는 Active Appearance Model fitting 알고리즘과 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 학습을 통하여 Active Appearance Model fitting의 연산시간을 크게 줄여준다. 일반적인 Active Appearance Model fitting방법은 연산 성능이 낮은 휴대 단말기에 적용할 수 없지만, 제안하는 방식은 연산시간을 획기적으로 줄이면서도 fitting 성능 저하를 보완하는 추가적인 장치로 인해 큰 성능 저하 없이 휴대 단말기에 적용이 가능하다. In this paper, We introduce fast Active Appearance Model (AAM) for mobile device. Different from typical AAM fitting algorithm, our AAM fitting method significantly reduces computation time by using training method. We train relations between changes of AAM parameters and error image. Because of its mass calculation of floating-point number, typical AAM fitting algorithm cannot be applied to low computing power devices. But, we introduce fast AAM fitting algorithm. Fast AAM fitting algorithm significantly reduces computation time with small sacrifice of accuracy of fitting result by using several techniques. Through this method, we can use AAM fitting algorithm on a mobile device.