본 논문에서는 차량을 포함하고 있는 영상에서 차량의 색상을 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서 차량의 색상 특징 벡터를 추출해 다층 신경회로망인 backpropagation 학습 알고리즘을 이용하여 차량의 색상을 인식하게 된다. backpropagation 학습 알고리즘의 입력으로 사용되는 특징벡터는 RGB와 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상 모델을 이용하여 색상 특징 벡터를 구성하고 각각 신경회로망의 입력으로 사용된다. 차량의 색상 인식은 가장 많이 발견되는 차량의 색상 가운데 7가지 색상으로 흰색, 은색, 검정색, 빨강색, 노란색, 파란색, 초록색으로 인식한다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 차량을 포함하고 있는 영상을 이용하여 색상 인식 성능을 실험 하였다.
인간 시각은 고휘도를 접할 경우 색 민감도가 떨어진다. 이러한 현상으로 인해, 인간이 고휘도와 일반 휘도를 가지는 두 디스플레이를 볼 때, 측정 상 동일한 색을 가지는 패치에 대해 두 색이 다르다고 인지하게 되고, 이를 색상이동 현상이라 한다. 본 논문에서는 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 색상이동현상을 모델링하고, 두 디스플레이의 색이 인간시각에 동일하게 인지되도록 하는 색 보정 방법을 제안하였다. 색상이동모델은 색상 매칭 실험으로써 결정된다. 먼저 실험은 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 3단계 밝기에서 비율을 일정하게 유지하여 수행한다. 실험에 쓰이는 패치는, CIELAB 색 공간에서 밝기와 채도를 고정하여 색상만 변화하는 패치를 사용한다. 실험에서 관찰자는 휘도차가 나는 두 패치를 동시에 보면서, 고휘도 디스플레이의 인지되는 색상이 일반 휘도의 디스플레이와 같을 때까지 색상 값만을 수정하고, 수정된 색상 값의 차이가 색상이동양으로 사용된다. 실험에서 얻어진 각 패치의 색상 이동양은 일곱 개의 구간으로 나뉘어 모델링 되어 색상이동모델로 사용된다. 고휘도 디스플레이의 색 보정은 픽셀단위로 수행되며, 먼저 입력 RGB 값을 CIELAB 값으로 변환 후, 색상 값만을 보정하기 위하여 LCh(lightness, chroma, hue)값으로 변환한다. 여기서, 색상 값만을 색상이동모델을 사용하여 수정한 후, 역 과정을 통하여 출력 RGB값을 추정한다. 평가를 위해 관찰자의 선호도 테스트를 하였고, 대부분의 관찰자는 고휘도 디스플레이에서 색상이동모델이 적용된 영상이 일반휘도를 가지는 디스플레이의 영상과 인지되는 색상이 유사하다고 판단하였다.울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어있다.는데 더 부합하는 것으로 평가할 수 있다. 높았고 외해역에서 다소 낮은 경향이었으며 지세포항 내에 위치한 정점은 '심각한 교란(heavily disturbed)'을 나타내기도 하였으나 연구 해역 전반적으로 '경미한 교란(slightly disturbed)'을 나타내고 있었다. 지세포항 인근 연안역의 저서생태계는 다소 불안정하거나 교란된 군집을 형성하고 있다고 볼 수 있으나 연구 해역 전반적으로는 계절적으로 큰 변동 없이 비교적 안정된 군집을 형성하고 있다고 보여진다.의 치료 방법으로서 관혈적 방법과 고식적 관절경적 수술보다 좋은 치료라고 판단된다.해는 30명 중 28명으로 완전관해율은 93%였다. 3년 국소제어율은 87%, 전체환자의 3년 생존율은 93%, 무병생존율은 87%였다. 4명(13%)에서 국소실패를 보였고 1명(3%)에서 원격전이를 보였다. 치료 중 급성 합병증으로 11명(37%)에서 RTOG grade 1-2의 장염을 보였으며 1명은 대장의 천공이 발생하여 수술로 치유되었다. 12명(40%)에서 RTOG grade 1-2의 급성 방광염을 보였다. 3명(10%)에서 RTOG grade 1-2의 백혈구 감소증이 보였으며 1명에서 심한 백혈구 감소증(RTOG grade 4)이 나타났으나 회복되어 치료를 완료하였다. 만성 합병증으로 5명(15%)에서 RTOG grade 1-2의 만성 장염을 보였으며 별다른 치료 없이 지내고 있으며 1명(3%)에서 R
미각의 종류별 구획에 따른 설진 모델을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 영상획득, 혀 영역 검출, 혀 영역 분할, 분할 영역의 색상분포 검출, 이상 유무 판별로 구성된다. 혀의 DB는 정상 및 비정상 혀로 분류되었으며 실제 한방병원에 내원하는 환자들의 혀 사진으로 구축하였다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, HSI 컬러모델을 이용하여 색상분석을 시행하였다. 이때, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 제안하는 색상분석 진단모델과 한의학 전문의의 진단 결과를 비교하여 미각별 영역의 이상 유무를 판단하였다. 제안하는 설진 알고리즘으로 판단한 결과 87.5%가 전문의의 분류의 결과 일치함을 확인하였다.
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.
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.
본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.
대표적인 고부가가치 목질판상 재료인 마루판은 육안 분류 작업에 의한 오차로 마루판 시공 시에 무늬목간의 색상 차가 생기고 있다. 이는 조건등색(metamerism)에 의해 식별 후 혹은 마루판 시공 시에 오차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 Light와 Dark 두 단계로 육안 식별한 피나무, 자작나무, 단풍나무 3수종의 무늬목을 사용한 마루판을 CIELAB를 이용하여 분류하고, CIERGB에서 각각의 문턱 값(threshold)을 조사하고, 인간의 색 인지에 기반을 둔 HSI (hue, saturation, intensity)색상모델을 응용하여 색상, 채도, 명도 값의 범위를 조사하였다. HSI색상모델의 색상과 채도, 명도를 이용하여 마루판의 색상분류에 사용할 경우 명도 값을 이용하는 것이 유리할 것으로 보인다. 그리고 색상의 범위가 3종류 모두 $45{\sim}55^{\circ}$ 사이 범위 값을 가지고 있는 것으로 보이며, RGB성분의 문턱값을 이용한 분류의 경우 특정 색상 성분 값만으로는 마루판 무늬목의 분류가 어려울 것으로 보인다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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