• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.436-438
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• 2001

본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.1
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• pp.25-30
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• 2016

Virtual reality items are increased take-all type of markets like Universal, such as the United States as a leader in the virtual reality technology. Multi-user have to get direct experiences with the whole body like visual, tactile, hearing, sense of movement, and it must be developed new forms of content platform to enjoy immerse deeply into the content. Visitors are not to enjoy the content passively but rather to enjoy the content actively. So it like that should develope content to maximize the immersion. It need the development of new forms of mixed 5D virtual reality Attraction content with all of factors like $360^{\circ}$ circle vision, stereoscopic images, interaction, simulator, and the environmental effect. We proposes how to make the color and brightness calibration technology for this purpose.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.7 no.1
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• pp.55-60
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• 2014

In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.83-83
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• 2003

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.391-394
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• 2023

일반적으로 화재 감지 시스템은 정확하고 빠르게 화재를 감지하는 것은 어려운 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 U-net을 활용하여 기존의 화재(불) 영역 추출 기법으로 Segmentation으로 보다 정밀하게 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하여 화염 영역을 추출한 뒤 U-Net으로 학습시켜 이미지를 입력하면 불 영역의 Segmentation을 추출하도록 한다.

• The Optical Journal
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• s.104
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• pp.75-78
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• 2006

사용의 편리성, 신속성, 간편성 등 다양한 장점을 가진 디지털카메라가 필름카메라를 제치고 전세계적으로 급속하게 확산되고 있다. 디지털카메라는 편리하고 신속하게 이미지를 얻을 수 있다는 큰 장점이 있지만 ‘왜곡된 색상’으로 인하여 필름카메라보다 못하다는 평가를 받기도 한다. 이처럼 세계적으로 디지털 카메라, 캠코더 사용자 모두가 겪는 애로점이 바로‘컬러 밸런스(화이트밸런스)’이다. 본 고에서는‘컬러 & 화이트밸런스’를 요약하여‘밸런스로’표현하고자 한다. 문제는 사용자들이 디지털카메라 사용방법에 대하여 대다수가 잘 모르고 있다는 것이다. 많은 프로들과 유저들이 디지털 카메라로 촬영한 사진은 당연히‘후 보정’을 하는 것이 정상인 것처럼 알고 있으며, 심지어 디지털 카메라는‘후 보정’을 위한 카메라인 것으로 잘못 알고 있는 경우가 그것이다. 그러나 좋은 사진은‘후 보정’을 하지 않고서‘원색’을 그대로 표현 할 수 있는 것이‘작품’으로서의 진정한 가치가 있고, 사진의‘예술’인 것이다.고급기종의 디지털 카메라를 보유한 대부분의 사용자들은 카메라의 복잡한 기능 메뉴에 번거로움을 겪고 있다. 보편적으로 오토, 태양, 구름, 노을, 형광등1.2, 백열등, K, 켈빈도, 프리셋 등의 기능이 있으나 대부분 커스텀에서 기본 세트메뉴인‘오토’등의 모드를 선택하여 촬영을 하고 있고, 핵심 기능인‘프리셋’은 사용방법조차 모르고 있는 유저들이 많다. 또한 커스텀 모드의 기본메뉴를 선택하여 촬영을 했을 때 색상이 왜곡되는 것을 디지털 카메라는 당연히 그런 것으로 알고 있으며, 따라서 후보정은 당연한 것으로 대부분이 인식하고 있다. 그중에서 원색의 중요성을 인식하는 일부 사용자들만‘프리셋’기능에서 그레이 카드 등으로 밸런스를 세팅하여 촬영을 하고 있다.그러나 가장 정확한 것으로 알고 수 십 년간 사용해오던 그레이 카드 등을 이용하여 프리셋 모드에서 밸런스를 세팅하여 촬영을 할 경우에도, 카메라에 기본적으로 내장된‘커스텀 모드’보다는 색상이 다소 좋은 것을 알 수 있으나, 정확한 원색의 이미지를 얻기는 매우 어려워, 디지털 카메라의 한계라고까지 표현을 하고 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.3
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• pp.439-445
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• 2021

Low-cost, ultra-high-speed cameras, made possible by the development of image sensors and small displays, can be very useful in image processing and pattern recognition. This paper introduces an algorithm that corrects irregular lighting from a high-speed image that is continuously input with a slight time interval, and which then obtains an exposed skin color region that is the area of interest in a person from the corrected image. In this study, the non-uniform lighting effect from a received high-speed image is first corrected using a frame blending technique. Then, the region of interest is robustly obtained from the input high-speed color image by applying an elliptical skin color distribution model generated from iterative learning in advance. Experimental results show that the approach presented in this paper corrects illumination in various types of color images, and then accurately acquires the region of interest. The algorithm proposed in this study is expected to be useful in various types of practical applications related to image recognition, such as face recognition and tracking, lighting correction, and video indexing and retrieval.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.6
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• pp.13-24
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• 2002

This paper presents an automatic approach to detect face and facial feature from face images based on the color information and deformable model. Skin color information has been widely used for face and facial feature diction since it is effective for object recognition and has less computational burden, In this paper, we propose how to compensates varying light condition and utilize the transformed YCbCr color model to detect candidates region of face and facial feature from color images, Moreover, the detected face facial feature areas are subsequently assigned to a initial condition of active contour model to extract optimal boundaries of face and facial feature by resolving initial boundary problem when the active contour is used, The experimental results show the efficiency of the proposed method, The face and facial feature information will be used for face recognition and facial feature descriptor.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.464-465
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• 2015

본 논문은 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 3차원 비디오 부호기에서 깊이 비디오 부호화의 효율 증대를 위한 디블록킹 필터(deblocking filter)를 제안한다. 디블록킹 필터는 블록 왜곡(blocking artifact)을 보정하기 위한 필터인데 원래 색상 영상의 특성에 맞게 설계되어서 비슷한 목적을 지닌 SAO(Sample Adaptive Offset)와 더불어 기존 방법의 깊이 비디오 부호화에서는 사용되지 않는다. 제안 방법은 디블록킹 필터의 사전 실험 통계에 기반하여 기여도가 낮은 normal 필터를 제외시킨다. 또한, 깊이 비디오의 특성을 고려하여 임펄스 응답(impulse response)를 변형하였다. 이 변형된 디블록킹 필터를 깊이 비디오 부호화에만 적용하고 색상 비디오 부호화에는 기존 디블록킹 필터를 사용하였다. 3D-HTM(HEVC Test Model) 13.0 참조 소프트웨어에 구현하여 실험한 결과, 기존 방법에 비해 깊이 비디오 부호화 성능이 5.2% 향상되었다. 색상-깊이 비디오 간 참조가 있기 때문에 변형된 깊이 비디오 부호화가 색상 비디오 부호화 효율에 영향을 끼칠 수도 있지만 실험 결과 색상 비디오 부호화 성능은 유지되었다. 따라서 제안 방법은 성공적으로 깊이 비디오 부호화의 효율을 증대시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.313-315
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• 2006

본 연구에서는 실내에서 입력받은 영상의 조명과 크기 변화 등에 강인한 얼굴 검출 기법을 소개한다. 제안된 얼굴 검출 기법은 후보 영역 선정 과정과 얼굴패턴 검출 과정, 얼굴 영역 보정 과정으로 이루어진다. 후보 영역 선정 과정에서는 조명보정과 색상 필터, 움직임 필터를 이용하여 얼굴패턴의 후보 영역을 선정한다. 얼굴패턴 검출 과정에서는 CNN을 이용하여 특징을 추출하고, WFMM 신경망을 이용하여 얼굴 패턴을 검증한다. 얼굴 영역 보정 과정은 형태학적 연산 등의 영상 처리를 이용하여 눈 영역과 입술 영역의 위치를 판별한 후 최종적인 얼굴 영역을 결정한다.