• Horticultural Science & Technology
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• v.31 no.3
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• pp.259-268
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• 2013

This study was carried out to evaluate the visual turfgrass's color quality, winter color, and spring green-up under three different soil systems and to make a practical use for sports turf design and construction. Several turfgrasses were evaluated in multi-layer, USGA and mono-layer systems. Turfgrass entries in the study comprised of 3 cultivars from Korean lawngrass (Zoysia japonica Steud.) of typical warm-season grass (WSG) and 3 blends and 3 mixtures from Kentucky bluegrass (KB, Poa pratensis L.), perennial ryegrass (PR, Lolium perenne L.), and tall fescue (TF, Festuca arundinacea Schreb.) of cool-season grass (CSG). Significant differences were observed in the turfgrass's color quality, winter color, and spring green-up in the study. Seasonal variation of visual turf color greatly occurred according to soil systems and turfgrasses. Multi-layer and USGA systems were highly associated with better visual color ratings, as compared with mono-layer system. Regardless of soil system, visual turf color in all entries was better from spring to fall than in winter. Great color differences were observed during a period of early December to early spring. CSG produced a better color quality over WSG in any soil system. Overall color ratings for CSG were KB > PR > Mixtures > TF. As for a winter color, its ranking was USGA > multi-layer > mono-layer system. No difference was found in winter among cultivars of Korean lawngrass, being completely brown, but great differences among CSG. Rated best for winter color was PR, followed by CSG mixtures, KB and finally TF in order. It was generally conceded that fast green-up in spring was greatly related with multi-layer over mono-layer system and also CSG over WSG. Among CSG, TF had a fastest green-up. PR was also fast in green-up, but poor in color uniformity. KB, however, was the slowest due to shallow rooting system, when compared with other CSGs. These results demonstrate color differences were greatly variable according to soil systems and also among turfgrass species. A precise decision should be made in selecting turfgrass species and soil system. Multi-layer and USGA systems were considered as the suitable one for turfgrass color quality, winter color and spring green-up. It is a great necessity to combine proper soil system, right turfgrass species, and appropriate mixing rates by a concept-oriented approach, when establishing garden, parks, soccer field, and golf courses and so on.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.1
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• pp.10-16
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• 2007

In this paper, we propose a technique for retrieving images using spatial color correlation and texture characteristics based on local fourier transform. In order to retrieve images, two new descriptors are proposed. One is a color descriptor which represents spatial color correlation. The other is a descriptor combining the proposed color descriptor with texture descriptor. Since most of existing color descriptors including color correlogram which represent spatial color correlation considered just color distribution between neighborhood pixels, the structural information of neighborhood pixels is not considered. Therefore, a novel color descriptor which simultaneously represents spatial color distribution and structural information is proposed. The proposed color descriptor represents color distribution of Min-Max color pairs calculating color distance between center pixel and neighborhood pixels in a block with 3x3 size. Also, the structural information which indicates directional difference between minimum color and maximum color is simultaneously considered. Then new color descriptor(min-max color correlation descriptor, MMCCD) containing mean and variance values of each directional difference is generated. While the proposed color descriptor includes by far smaller feature vector over color correlogram, the proposed color descriptor improves 2.5 % ${\sim}$ 13.21% precision rate, compared with color correlogram. In addition, we propose a another descriptor which combines the proposed color descriptor and texture characteristics based on local fourier transform. The combined method reduces size of feature vector as well as shows improved results over existing methods.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.142-145
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• 2001

본 논문에서는 얼굴추출을 하는데 있어서 빠른 속도로 얼굴의 구성요소들을 분할하고 추출한다. 효율적인 분할과 추출물 위해서 3가지의 정보를 사용한다. 첫 번째는 얼굴의 색상정보로써 배경 속의 얼굴을 찾는데 이용한다. 두 번째는 얼굴의 윤곽선 정보로 얼굴의 구성요소를 추출해 내는데 사용한다. 세 번째는 얼굴의 구조적인 정보를 이용하여 색상 및 윤곽선 정보를 이용하여 추출된 요소에 대해 얼굴의 다른 구성요소를 추출하는데 이용한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.747-749
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• 2003

인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.362-364
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• 1999

본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자와 특징자들의 구조적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식을 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 구조적 특징각인 θ/sub 1(ACRCD)/, θ/sub 2(ACRMD)/, θ/sub 3(ANRED)/, θ/sub 4(AMRED)/를 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보 그리고 구조적특징각을 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 구조적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.404-406
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• 2000

캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.1
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• pp.35-44
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• 2010

In this paper, we propose a method about producing skin color model adaptively in input image and face detection. The principle process which we proposed is finding eyes candidates by applying the eye features to neural network, and then using the around color to find the distribution of color value. There will be a verification process that producing face region by using color value distribution which is detected as skin region and find mouth candidate in corresponding face region; if eye candidate and mouth candidate's connection structure is similar with face structure, then it can be judged as a face. Because this method can detect skin region adaptively by finding eyes, we solve the rate of false positive about the distorted skin color which is used by existing face detection methods. The experiment was performed about detecting the eye, the skin, the mouth and the face individually. The results revealed that the proposed technique is better than the traditional techniques.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.38-46
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 영상을 분석하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 카메라를 자동 제어하여 관심 보행자만을 추적하는 시스템을 제안한다. 다수 물체 영역 검출은 차영상과 이전변환 밀도값을 이용한다. 검출된 다수 물체 영역에서 사람의 구조적 정보와 형태 정보를 이용하여 나무들의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역은 제거되고, 관심 보행자 영역만을 검출하였다. 관심 보행자 추적은 무게중심 차를 이용한 움직임 정보와 k-means 알고리즘으로 구한 세 점의 평균 색상 정보를 이용한다. 원거리 관심 보행자는 인식률을 높이기 위해 줌을 실행하여 확대하고, 관심 보행자의 화면상 위치에 따라 카메라 방향을 자동으로 조정하여 관심 보행자반을 연속적으로 추적한다. 실험 결과, 제안한 시스템은 실시간으로 움직이는 다수 물체를 검출하고, 사람의 구조적 특정과 형태 정보로 관심 보행자만을 검출할 수 있었고, 움직임 정보와 색상정보로 관심 보행자를 연속적으로 추적할 수 있었다.