Anemarrhena asphodeloides Extract Inhibits the Mycelial Growth of Magnaporthe oryzae and Controls the Rice Blast Disease

주명호,여유미,최필선,이재혁,양광열,이영진 한국자원식물학회 2018 한국자원식물학회지 Vol.31 No.6

Previously, we have reported a plant extract isolated from Lysimachia foenum gracum Herba as a newenvironment friendly biopesticide that has the mycelial growth inhibition effect on Magnaporthe oryzae, the pathogenicfungus of the rice blast disease. For the finding of additional biopesticide candidate, we tested the mycelial growth inhibitoryeffects about 700 species of plant extracts on PDA media. Among them, the extract of Anemarrhena asphodeloides showedprominent inhibitory effect of which IC50 was 139.7 ㎍/㎖. Mycelial radii of M. oryzae were measured on PDA mediumcontaining the four organic solvent fractions isolated from total extract from A. asphodeloides. Ethyl acetate fractionshowed the impressive inhibitory effect of IC50, 54.12 ㎍/㎖. In the subsequent rice field test for the total extract of A. asphodeloides, we obtained encouraging 62.0% control rate of rice blast disease without any phytotoxicity. It is almostequivalent to that of chemical pesticides implying the applicability of the extract as a new biopesticide. In further study, theanalysis of active ingredients of the extract would be necessary for the development of a new biopesticide and for theverification of cellular mechanism by which the mycelial growth of M. oryzae inhibited.

제약조건 완화기법을 이용한 곡블럭 조립 작업일정계획

주명호,최형림,류광렬,황준하,조규갑 한국전문가시스템학회 1998 학술대회 Vol.2 No.1

제약조건 완화기법을 이용한 곡블럭 조립 작업일정계획

주명호,최형림,류광렬,황준하,조규갑 한국지능정보시스템학회 1998 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.1998 No.12

얼굴 깊이 추정을 이용한 3차원 얼굴 생성 및 추적 방법

주명호,강행봉,Ju, Myung-Ho,Kang, Hang-Bong 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.1

얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다. A 3D face shape derived from 2D images may be useful in many applications, such as face recognition, face synthesis and human computer interaction. To do this, we develop a fast 3D Active Appearance Model (3D-AAM) method using depth estimation. The training images include specific 3D face poses which are extremely different from one another. The landmark's depth information of landmarks is estimated from the training image sequence by using the approximated Jacobian matrix. It is added at the test phase to deal with the 3D pose variations of the input face. Our experimental results show that the proposed method can efficiently fit the face shape, including the variations of facial expressions and 3D pose variations, better than the typical AAM, and can estimate accurate 3D face shape from images.

환경에 적응적인 얼굴 추적 및 인식 방법

주명호,강행봉,Ju, Myung-Ho,Kang, Hang-Bong 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.5

사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. The main reasons for the failure to track and recognize the faces are the changes of a face pose and environmental illumination. To solve these problems, we propose a nonlinear manifold framework for the face pose and the face illumination normalization processing. Specifically, to track and recognize a face on the video that has various pose variations, we approximate a face pose density to single Gaussian density by PCA(Principle Component Analysis) using images sampled from training video sequences and then construct the GMM(Gaussian Mixture Model) for each person. To solve the illumination problem for the face tracking and recognition, we decompose the face images into the reflectance and the illuminance using the SSR(Single Scale Retinex) model. To obtain the normalized reflectance, the reflectance is rescaled by histogram equalization on the defined range. We newly approximate the illuminance by the trained manifold since the illuminance has almost variations by illumination. By combining these two features into our manifold framework, we derived the efficient face tracking and recognition results on indoor and outdoor video. To improve the video based tracking results, we update the weights of each face pose density at each frame by the tracking result at the previous frame using EM algorithm. Our experimental results show that our method is more efficient than other methods.

3차원 깊이 추정 정보를 이용한 능동적 외양모델 기반 3차원 얼굴 모델 피팅 기법

주명호(Myung-Ho Ju),강행봉(Hang-Bong Kang) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.2

얼굴의 3차원 정보를 인식하기 위해서는 3D 스캐너, 깊이 카메라 등과 같은 고가의 장비가 요구된다. 본 논문에서는 손쉽게 획득 가능한 2차원의 얼굴 영상을 학습하여 3차원으로 변화하는 사용자 얼굴의 포즈 (X, Y, Z축 이동 및 회전) 및 얼굴 표정 변화에 대한 3차원 얼굴 정보의 효과적인 추적, 피팅(Fitting) 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습된 2차원의 얼굴 형태와 3차원의 깊이 정보를 결합하여 입력 얼굴을 피팅하기 때문에 입력 얼굴의 3차원 얼굴 포즈가 학습 영상에 의존적이지 않으며 사전 학습되지 않은 얼굴 포즈에 대해서도 효과적인 3차원 얼굴 피팅을 수행한다. 본 논문에서는 사용자의 얼굴 표정변화를 학습하기 위해 먼저 사용자의 정면 얼굴에 대한 표정 변화를 Active Appearance Models을 이용하여 학습한다. 그리고 정면, 측면의 얼굴 포즈를 갖는 3장의 영상으로부터 얼굴의 깊이 정보를 추정하고 추정된 깊이 정보와 학습된 AAM을 결합하여 얼굴의 3차원 정보를 피팅한다. 또한 얼굴의 포즈 변화는 3차원 회전을 포함하기 때문에 자기 가림(Self-Occlusion)이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 자기 가림이 발생된 영역에 대해 정규 얼굴(Normalized face)의 가중치를 부여함으로써 보다 정확한 3차원 얼굴 피팅을 수행한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM 및 View-based AAM에 비해 정확한 얼굴 피팅을 수행할 수 있음을 보인다. Special cameras (e.g. 3D scanners or depth cameras) are needed to recognize 3D shape information from input faces. In this paper, we propose an efficient face fitting method which can fit various 3D faces including various poses (the rotation of X, Y axies) and facial expressions. Our method takes advantage of 2D Active Appearance Models (AAM) from 2D face images rather than the depth information measured by special cameras. The proposed method combines 2D face model with depth information, thereby the poses of the input faces are not depend on the training data. We construct an AAM for the variation of facial expressions. Then, we estimate depth information of each land-mark from frontal, side view images. By combining the estimated depth information with AAM, we can fit various 3D faces. Self-occlusions due to the 3D pose variation are also processed by the region weighting function on the normalized face at each frame. Our proposed method can fit on various face poses which are not trained. Our experimental results show that the proposed method can efficiently fit various faces better than the typical AAM and View-based AAM.

레티넥스를 이용한 조명변화 이미지 보상 기법

주명호(Myung-Ho Ju),강행봉(Hang-Bong Kang) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7

Face recognition has been pursued by many researchers, but still remains a largely unsolved problem. In this paper, we present a method for illumination compensation in facial images. The Retinex is an image enhancement algorithm that provides a high level of dynamic range compression. We present a general normalization based on the enhanced Single Scale Retinex(SSR) and the gamma correction algorithm. We conclude by comparing the face recognition performance with another algorithms and show that the proposed algorithm can provide more good illumination invariance.

비선형적 매니폴드를 이용한 임의 얼굴에 대한 얼굴 추적 및 인식

주명호(Myung-Ho Ju),강행봉(Hang-Bong Kang) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2

Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. If the system tries to track or recognize the unknown face continuously, it can be more hard problems. In this paper, we propose the method to track and to recognize the face of the unknown person on video sequences using linear combination of nonlinear manifold models that is constructed in the system. The arbitrary input face has different similarities with different persons in system according to its shape or pose. So we can approximate the new nonlinear manifold model for the input face by estimating the similarities with other faces statistically. The approximated model is updated at each frame for the input face. Our experimental results show that the proposed method is efficient to track and recognize for the arbitrary person. 사람의 얼굴은 강체(rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하기는 쉽지 않다. 또한 시스템에 미리 학습되어 있지 않은 임의의 얼굴의 경우 지속적으로 얼굴의 변화를 추적하고 인식하기는 어렵다. 본 논문에서는 시스템에 저장되어 있는 얼굴들에 대해 비선형적 매니폴드 모델을 구축하고 각 모델을 선형적으로 결합함으로써 비디오 기반의 영상으로부터 시스템이 알지 못하는 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 입력된 임의의 얼굴은 얼굴 포즈나 표정 혹은 주위 환경 등에 따라 시스템에 저장되어 있는 서로 다른 얼굴들과 서로 다른 유사성을 갖는다. 따라서 입력 얼굴과 시스템에 저장되어 있는 얼굴들과의 확률적인 접근을 통해 유사성을 추정할 수 있고 추정된 유사성을 이용하여 입력 얼굴에 대한 새로운 비선형적 매니폴드 모델을 구축한다. 또한 추정된 모델은 매 프레임마다 입력 얼굴에 따라 실시간으로 갱신된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험 결과를 통하여 효율적으로 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식할 수 있음을 보인다.

빠른 스테레오 매칭을 위한 Bilateral 접근 방법

주명호(Myung-Ho Ju),강행봉(Hang-Bong Kang) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.46 No.1

일반적으로 전역적인 방법의 스테레오 매칭은 보다 높은 정확도의 변위 정보(disparity information)를 추정하는데 반해 지역적인 방법은 비교적 낮은 정확도를 가지지만 전역적인 방법보다 단순하고 빠른 방법이라고 알려져 있다. 하지만 최근 이미지의 영역 분할 방법이나 적응적 가중치를 이용한 방법 등 지역적인 방법에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 방법들이 제시되고 있다. 일반적으로 보다 빠른 스테레오 매칭을 위해 전역적인 방법보다 지역적인 방법을 주로 사용하지만 최근 제시된 지역적인 방법들은 보다 정확한 변위 정보가 추정 가능한 만큼 높은 계산적 비용이 요구되고 또한 사용되는 윈도우의 크기에 비례하여 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 Bilateral 필터에서 사용되는 가중치와 유사하게 픽셀간 거리의 차이와 밝기 값의 차이에 따른 지역적 가중치를 이용한 스테레오 방법을 제안하고 지역적 가중치가 균등하게 정의되었을 경우 상수 시간  내에 스테레오 매칭을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험을 통하여 기존의 우수한 방법과 비교하여 정확성 측면에서 크게 떨어지지 않으면서도 윈도우의 크기에 무관하게 상수시간의 수행 속도를 가짐을 보인다. Typically, local methods for stereo matching are fast but have relatively low degree of accuracy while global ones, though costly, can achieve a higher degree of accuracy in retrieving disparity information. Recently, some local methods like the ones based on segmentation or adaptive weights are suggested which achieve more accuracy than global ones. These newly suggested local methods that can estimate more accurate disparity information cannot be easily used since they require more computational costs which increase in proportion to the window size they use. In this paper, we propose the method by using distance weights and pixel difference weights similar to those of the bilateral filter. Specifically, we present constant time O(1) algorithm for the case the distance weights are equal. The suggested method requires constant time for computation regardless of the used window size. Furthermore, experiments show that the matching performance of our method is as good as the ones of other recent methods.

POI 변화 감지를 위한 딥러닝 기반 간판 매칭 방법

주명호(Myung-Ho Ju),윤재성(Jaeseong Yun),이동환(Donghwan Lee) 대한전기학회 2022 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2022 No.10