• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.85-88
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• 2002

얼굴 영역을 검출하는 데 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 정보가 컬러 정보이다. 하지만 컬러정보는 사용하는 컬러모델링 및 얼굴의 Skin Color를 평가하는 범위를 어떻게 정의하느냐에 따라 얼굴의 검출 성능에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 얼굴 영역을 검출하기 위한 첫 번째 조건으로 Skin color영역을 색상값과 다양한 데이터로부터 명암도에 따른 Skin color의 분포와 비율을 학습 함으로써 Skin color 영역을 검출 성능을 높이며, 퍼지 아트 알고리즘을 이용하여 얼굴과 비얼굴 데이터에 인증함으로써 얼굴 영역의 검출 성능을 높인다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.805-808
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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 $YC_rC_b$ 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.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.1
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• pp.130-139
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• 2011

In this paper, vehicle tracking algorithm using hue transformation in HIS color model is proposed. the proposed algorithm is installed on the road of the two horizontal virtual data sampling lines. The difference images are detected between the frame and the frame, respectively and also detected in the vehicle by using the hue color distribution to determine identity and lane changes. To examine the effectiveness of proposed algorithm, identification and velocity measurement for driving vehicle are evaluated. this evaluated results is shown by hue data of vehicle passing of two virtual data sample lines, and the velocity measurement for driving vehicle is less than 0.4% comparing with existing vehicle speed meter system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1867_1868
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• 2009

본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.1
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• pp.717-724
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• 2016

This paper proposes a change detection method based on the covariance matrices of color and edge gradient in a color video. The YCbCr color format was used instead of RGB. The color covariance matrix was calculated from the CbCr-channels and the edge gradient covariance matrix was calculated from the Y-channels. The covariance matrices were effectively calculated at each pixel by calculating the sum, squared sum, and sum of two values' multiplication of a rectangle area using the integral images from a background image. The background image was updated by a running the average between the background image and a current frame. The change areas in a current frame image against the background were detected using the Mahalanobis distance, which is a measure of the statistical distance using covariance matrices. The experimental results of an expressway color video showed that the proposed approach can effectively detect change regions for color and edge gradients against the background.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.90-93
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• 2009

본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.125-137
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• 2011

Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.913-915
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• 2005

임의의 영상에서 얼굴을 검출하는 것은 얼굴을 인식하는데 있어서 선행되어야 할 필수과정이다. 본 논문은 조명의 변화가 심한 컬러영상에서 얼굴을 검출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 기존의 기하학적 밝기분포 마스크만을 사용한 방법이 조명 변화에 취약한 단점을 보완하는데 중점을 두었다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization : HE)와 감마 크기 보정 (Gamma Intensity Correction : GIC) 방법을 이용해서 조명에 대한 간섭을 줄인 후, 영상 전체에서 피부 영역을 추출하고 이어서 눈 후보들을 검출한다. 검출된 눈 후보들로부터 기하학적 밝기분포 마스크를 적용하여 효과적으로 얼굴 후보들을 찾을 수 있고, 이렇게 찾아진 얼굴 후보들은 주성분분석법(Principal Component Analysis : PCA)를 이용해서 얼굴인지 여부를 판별하게 된다. 본 알고리즘은 조명 밝기 등으로 인해 검출률이 떨어졌던 단점을 보완할 수 있었고, 향후 얼굴 검출 분야에 있어서도 활용 가치가 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.4
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• pp.1-6
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• 2014

Color image processing based on smoke detection is suitable detecting target to early detection of fire smoke. A method for detecting the smoke is processed in the pre-processing movement and color. And Next, characteristics of smoke such as diffusion, texture, shape, and directionality are used to post-processing. In this paper, propose the detection method of density distribution characteristic in characteristics of smoke. the generate a candidate regions by color thresholding image in Detecting the movement of smoke to the 10Frame interval and accumulated while 1second image. then check whether the pattern of the smoke by candidate regions to applying OBTP(Object Block Ternary Pattern). every processing is Block-based processing, moving detection is decided the candidate regions of the moving object by applying an adaptive threshold to frame difference image. The decided candidate region accumulates one second and apply the threshold condition of the smoke color. make the ternary pattern compare the center block value with block value of 16 position in each candidate region of the smoke, and determine the smoke by compare the candidate ternary pattern and smoke ternary pattern.