• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.731-734
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• 2009

In this paper, we propose the method the vehicle color recognizing in the image including a vehicle. In an image, the color feature vector of a vehicle is extracted and by using the backpropagation learning algorithm, that is the multi-layer perceptron, the recognized vehicle color. By using the RGB and HSI color model the feature vector used as the input of the backpropagation learning algorithm is the feature of the color used as the input of the neural network. The color of a vehicle recognizes as the white, the silver color, the black, the red, the yellow, the blue, and the green among the color of the vehicle most very much found out as 7 colors. By using the image including a vehicle for the performance evaluation of the method proposing, the color recognition performance was experimented.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.4 s.316
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• pp.60-69
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• 2007

The human eye usually experiences a loss of color sensitivity when it is subjected to high levels of luminance, and perceives a discrepancy in color between high and normal-luminance displays, generally known as a hue shift. Accordingly, this paper models the hue-shift phenomenon and proposes a hue-correction method to provide perceptual matching between high and normal-luminance displays. The value of hue-shift is determined by perceived hue matching experiments. At first the phenomenon is observed at three lightness levels, that is, the ratio of luminance is the same between high and normal-luminance display when the perceived hue matching experiments we performed. To quantify the hue-shift phenomenon for the whole hue angle, color patches with the same lightness are first created and equally spaced inside the hue angle. These patches are then displayed one-by-one on both displays with the ratio of luminance between two displays. Next, the hue value for each patch appearing on the high-luminance display is adjusted by observers until the perceived hue for the patches on both displays appears the same visually. After obtaining the hue-shift values, these values are fit piecewise to allow shifted-hue amounts to be approximately determined for arbitrary hue values of pixels in a high-luminance display and then used for correction. Essentially, input RGB values of an image is converted to CIELAB values, and then, LCh (lightness, chroma, and hue) values are calculated to obtain the hue values for all the pixels. These hue values are shifted according to the amount calculated by the functions of the hue-shift model. Finally, the corrected CIELAB values are calculated from corrected hue values, after that, output RGB values for all pixels are estimated. For evaluation, an observer's preference test was performed with hue-shift results and Almost observers conclude that the images from hue-shift model were visually matched with images on normal luminance display.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.801-804
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• 2013

We propose a new tongue examination model according to the taste division of tongue. The proposed sytem consists of image acquisition, region segmentation, color distribution analysis and abnormality decision of tongue. Tongue DB which is classified into abnormality is constructed with tongue images captured from oriental medicine hospital inpatients. We divided 4 basic taste(bitter, sweet, salty and sour) regions and performed color distribution analysis targeting each region under HSI(Hue Saturation Intensity) color model. To minimize the influence of illumination, the histograms of H and S components only except I are utilized. The abnormality of taste regions each by comparing the proposed diagnosis model with diagnosis results by a doctor of oriental medicine. We confirmed the 87.5% of classification results of abnormality by proposed algorithm is coincide with the doctor's results.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.463-467
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• 2004

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 Y $C_{r}$ , $C_{b}$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_{b-}$ $C_{g}$ 의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.1
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• pp.1-7
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• 2005

본 논문에서는 3D 게임이나 가상현실, 인터렉티브 아트 등의 실시간 환경의 컨텐츠 제작에 활용가능한 수묵담채화풍의 렌더링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 3차원 수묵화 렌더링 연구에서는 다루지 않았던, 색채표현법과 그 합성법을 중심으로 연구되었다. 색채표현법의 경우, 일반적으로 삼색을 단계적으로 겹쳐서 표현하는 수묵담채화의 특성에 따라, 실제 그림을 그릴 때에 적용되는 삼색의 혼합방법과 순서가 자동으로 적용될 수 있는 삼색기반 구조를 통해 농담과 질감효과를 표현했으며, 또한 이러한 삼색레이어의 합성을 위해서는 안료의 광학적 성질을 반영하여 실제 회화매체에 가까운 색상을 재현할 수 있는 Kubelka-Munk(KM)모델을 적용한다. 기존의 KM모델은 비사실적 렌더링 연구 분야에서 수채화, 유화 등 서양화를 대상으로 한 색채 합성에 적용되어 왔기 때문에 기존의 연구에서 제시한 방법만으로는 삼색레이어가 겹쳐질 때 나타나는 수묵담채화의 특징과 천연 재료를 사용하는 동양 안료의 색상을 정확히 반영할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 실제 수묵담채화에 이용되는 전통안료의 색상 분석을 통해 KM모델에 적용할 파라미터들을 추출하고, 앞에서 설계한 삼색 기반 구조에 따라 색상을 합성하는 방법을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.255-262
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• 2007

This paper proposes an enhanced skin color-based detection method to find a region of human face in color images. The proposed detection method combines three color spaces, RGB, $YC_bC_r$, YIQ and builds color union histograms of luminance and chrominance components respectively. Combined color union histograms are then fed in to the back-propagation neural network for training and Levenberg-Marquadt algorithm is applied to the iteration process of training. Proposed method with Levenberg-Marquadt algorithm applied to training process of neural network contributes to solve a local minimum problem of back-propagation neural network, one of common methods of training for face detection, and lead to make lower a detection error rate. Further, proposed color-based detection method using combined color union histograms which give emphasis to chrominance components divided from luminance components inputs more confident values at the neural network and shows higher detection accuracy in comparison to the histogram of single color space. The experiments show that these approaches perform a good capability for face region detection, and these are robust to illumination conditions.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.33 no.4 s.132
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• pp.23-29
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• 2005

The fancy veneer flooring board is high value-added wooden material. The classification of the flooring boards by the observation with the naked eye causes color difference among fancy veneers. It turned out that this inaccuracy of color difference among fancy veneers increased in case of the identification by metamerism or the flooring construction. Therefore, this study was performed to classify fancy veneers produced from 3 species such as Tilia sp., Betula sp., and Acer sp. which were identified with the naked eye by Light and Dark grade, by using CIELAB. In addition, each specie's threshold on CIERGB was investigated and a range of hue, saturation and intensity by an application of HSI color model were studied. Intensity of the HIS color model could be the best value to be used when color, saturation and intensity of the HSI color model were used for the classification of the flooring board's color. In addition, it seemed that color range of all three criteria lied between $45^{\circ}$ and $55^{\circ}$. In the case of identification by threshold of RGB element, considering only specific color element value is unlikely to lead to accurate classification of fancy veneers of flooring board.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.196-199
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• 2011

본 논문에서는 컬러영상의 검색을 위하여 대표색상의 통계적 특성과 그 공간적 분포를 이용하는 기법을 제안한다. 대표색상은 HSV 색상공간에서 빈도수가 가장 높은 1-8개의 색상영역으로 선택되는데, 대표색상의 값과 각 대표색상이 영상에서 어떻게 분포하느냐에 따라서 검색되는 영상의 종류와 객체의 형태가 크게 달라진다. 본 논문에서는 영상을 일정한 개수의 작은 영역으로 나누고 각 영역에서 각 대표색상이 충분히 존재하는지를 평가하여, 각 대표색상이 영상평면에서 분포한 상태를 이진화된 공간분포 지도로 표시한다. 이로부터 영상간의 대표색상마다 이진공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 대표색상의 공간적 분포 모델을 이용한 영상검색 기법은 MPEG-7에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다. 이진공간분포 지도의 생성 방법 및 거리측정 파라미터에 대한 최적화가 이루어지면 영상검색 성능이 더욱 개선될 것으로 예상되며, 웹기반의 영상검색 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.303-304
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• 2015

최근 차량을 이용한 범죄가 점점 증가하고 있고, 그로인해 범죄 차량의 식별 또한 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 차량 식별을 위해 방범용 CCTV 영상을 이용한다. 차량 방범을 위한 CCTV 이미지 속에서 얻을 수 있는 차량 내 정보는 크게 번호판, 모델, 크기, 색상 등 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 그중 하나인 색상을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 기존에는 여러 가지 색상공간을 이용하여 추출하는 방법을 많이 사용했는데, 단순히 색상공간만으로는 무채색의 차량 추출이 어렵다. 이를 보완하기 위해 HSI 색상공간과 히스토그램의 분산을 분석하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 차량을 보다 정확한 색상별로 검색하는 것이 가능하며, 또한 차량 외의 다른 물체들의 색상 인식에도 응용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1385-1388
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• 2005

최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.