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함상진,김형곤,Ham, Sang-Jin,Kim, Hyoung-Gon 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.1
본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다. This paper proposes an efficient method for the automatic generation of personalized 3D face model from color image sequence. To detect a robust facial region in a complex background, moving color detection technique based on he facial color distribution has been suggested. Color distribution and edge position information in the detected face region are used to extract the exact 31 facial feature points of the facial description parameter(FDP) proposed by MPEG-4 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) adhoc group. Extracted feature points are then applied to the corresponding vertex points of the 3D generic face model composed of 1038 triangular mesh points. The personalized 3D face model can be generated automatically in less then 2 seconds on Pentium PC.
3DTV 방송 서비스를 위한 MPEG-2 와 HEVC 기반의 하이브리드 양안식 비디오 부호화 방법
나태영,김문철,김병선,함상진,이근식 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
하이브리드 양안식 비디오 부호화 방식은 한정된 대역폭 내에서 MPEG-2 기반의 기존 2D 디지털 방송서비스를 지원하면서, 동시에 추가적인 시점 영상을 MPEG-2 가 아닌 비디오 부호화 표준을 사용함으로써 3DTV 방송 서비스를 가능하게 한다. 본 논문에서는 기존의 2D 디지털 방송 서비스를 위한 좌안 영상은 MPEG-2 로 부호화되어 지상파로 전송되고, 3DTV 방송에 필요한 우안 영상은 HEVC 로 부호화되어 인터넷으로 전송되는 방송 상황을 가정한다. 또한 MPEG-2 로의 좌안 영상 부호화 시의 파생 정보를 활용하여 HEVC 로의 우안 영상 부호화 시의 성능 향상을 도모한다. 이를 위해 우선 기존 HEVC 를 움직임 벡터에 기반한 예측 부호화뿐 아니라 변이 벡터에 기반한 시차간 예측 부호화가 가능한 구조로 확장한 후, 움직임 벡터 부호화를 위해 HEVC 에 포함된 AMVP 기술을 변이 벡터가 사용됨에 따라 발생할 수 있는 여러 상황을 고려하여 확장한다. 실험결과 제안하는 하이브리드 양안식 부호화기로 우안 영상을 부호화할 경우에, 단독으로 HEVC 를 사용하여 우안 영상을 부호화하는 경우와 비교하여 BDBR 측면에서 평균 34.49%의 성능 향상을 관찰할 수 있었다.