• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.8 no.3
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• pp.52-57
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• 2013

This paper describes the color comparison analysis of flame in each standard color model in order to propose the optimal color model for image processing based flame detection algorithm. Histogram intersection values were used to analyze the separation characteristics between color of flame and color of non-flame in each standard color model which are RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV. Histogram intersection value in each color model and components is evaluated for objective comparison. The analyzed result shows that YCbCr color model is the most suitable for flame detection by average HI value of 0.0575. Among the 12 components of standard color models, each Cb, R, Cr component has respectively HI value of 0.0433, 0.0526, 0.0567 and they have shown the best flame separation characteristics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.226-228
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• 2013

본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1515-1524
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• 2008

This paper proposes a method that detects a license plate in complex background using a multiple-color model and character layout information. A layout of a green license plate is different from that of a white license plate. So, this study used a strategy that firstly assumes the plate color and then utilizes its layout information. At first, it extracts green areas from an input image using a multiple-color model which combined HIS and YIQ color models with RGB color model. If green areas are detected, it searches the character layout of the green plate by analyzing the connected components in each areas. If not detected, it searches the character layout of the white plate in all area. Finally, it extracts a license plate by grouping the connected components which corresponds to characters. Experimental result shows that 98.1% of 419 input images are correctly detected. It also shows that the proposed method is robust against illumination, shadow, and weather condition.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Smart Media Journal
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• v.3 no.4
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• pp.22-27
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• 2014

Three-dimensional image reconstruction allows us to represent real objects in the virtual space and observe the objects at arbitrary view points. This technique can be used in various application areas such as education, culture, and art. In this paper, we propose an implementation method of the high-quality three-dimensional object using multiple Kinect cameras released from Microsoft. First, We acquire color and depth images from triple Kinect cameras; Kinect cameras are placed in front of the object as a convergence form. Because original depth image includes some areas where have no depth values, we employ joint bilateral filter to refine these areas. In addition to the depth image problem, there is an color mismatch problem in color images of multiview system. In order to solve it, we exploit an color correction method using three-dimensional geometry. Through the experimental results, we found that three-dimensional object which is used the proposed method is more naturally represented than the original three-dimensional object in terms of the color and shape.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.3
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• pp.37-43
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• 2014

In this paper, we propose a robust lip detection algorithm using color clustering. At first, we adopt AdaBoost algorithm to extract facial region and convert facial region into Lab color space. Because a and b components in Lab color space are known as that they could well express lip color and its complementary color, we use a and b component as the features for color clustering. The nearest neighbour clustering algorithm is applied to separate the skin region from the facial region and K-Means color clustering is applied to extract lip-candidate region. Then geometric characteristics are used to extract final lip region. The proposed algorithm can detect lip region robustly which has been shown by experimental results.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.7
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• pp.340-353
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• 2008

A computational color palette extraction model is introduced to describe paint brush objectively and efficiently. In this model, a color palette is defined as a minimum set of colors in which a painting can be displayed within error allowance and extracted by the two step processing of color grouping and major color extraction. The color grouping controls the resolution of colors adaptively and produces a basic color set of given painting images. The final palette is obtained from the basic color set by applying weighted k-means clustering algorithm. The extracted palettes from several famous painters are displayed in a 3-D color space to show the distinctive palette styles using RGB and CIE LAB color models individually. And the two experiments of painter classification and color transform of photographic image has been done to check the performance of the proposed method. The results shows the possibility that the proposed palette model can be a computational color analysis metric to describe the paint brush, and can be a color transform tool for computer graphics.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.559-562
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• 2020

본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.909-914
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• 2007

본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.6
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• pp.780-785
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• 2010

This paper introduces GP(Genetic Programming) based color detection model for an object detection and tracking. Existing color detection methods have used linear/nonlinear transformatin of RGB color-model and improved color model for illumination variation by optimization or learning techniques. However, most of cases have difficulties to classify various of colors because of interference of among color channels and are not robust for illumination variation. To solve these problems, we propose illumination robust and non-parametric multi-colors detection model using evolution of GP. The proposed method is compared to the existing color-models for various colors and images with different lighting conditions.