많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.
컴퓨터 및 통신기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고, 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 하기 위해 있는 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 분할영역은 영역성장과 결합 방법을 사용한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다.
본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 색상 코드와 음향 신호를 이용한 근거리 통신 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 송신은 데이터 부호화 알고리즘을 이용한 색상 코드 송신 방법과 주파수 대역을 설정 후 변조를 통한 음향 신호 송신 방법을 이용한다. 수신은 색상 코드가 검출되었을 경우 색상 값을 분석하고 복호화 알고리즘을 통해 데이터를 출력하며, 검출되지 않았을 경우 Band-Pass Filter를 이용하여 수신된 음향 신호 분석을 통해 데이터를 출력한다. 단어 정확도 실험 결과 기존의 색상 코드는 80.06%, 음향 신호는 74.75%의 정확도를 보였으나 본 연구에서 제안한 방법의 경우 84.95%의 정확도를 보였다.
스트레스는 다양한 질병의 원인이 되며 스트레스의 해소는 질병 예방에 중요한 요인이라 할 수 있을 것이다. 스트레스를 해소시키는 방법 중 한 가지는 청각이나 시각을 이용하는 방법이다. 청각과 시각을 동시에 이용할 수 있다면 그 효과를 극대화 할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 음원의 분위기와 분위기 단어의 색상을 수집한 후 수집한 데이터를 이용하여 음악 장르에 따른 분위기 분포와 분위기 단어에 따른 색상을 이용하여 음악 장르에 따른 색상 분포가 다르다는 것을 확인하기 위해 Minitab을 이용하여 $x^2$-test를 실시하였다. 분석결과, P<0.001로 음악 장르에 따라 분위기 색상이 다르게 분포되며 분위기에 따라 색상 및 명도, 채도의 분포도 다르게 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.
자동차 인테리어 디자인에 있어서 색상은 외형디자인과 함께 사용자의 감성적 평가를 결정짓는 중요한 요인중의 하나이다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 이에 대한 체계적인 연구가 이루어지지 않고 있는데 그 주된 이유로 자동차 프로토타입 모델의 완성 전에 가상적인 색상 배색 시뮬레이션을 해 볼 수 있는 기술적 기반이 미약했음을 들 수 있다. 다행히 최근의 컴퓨터 하드웨어 발달로 자동차 색상계획 단계에서 실시간으로 색채 배색효과를 시뮬레이션 할 수 있는 환경의 구축이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 색상이미지에 대한 사용자 감성척도를 기반으로 색상 배색 디자인을 지원할 수 있는 자동차 인테리어 색상 배색 지원 시스템을 제안하고자 한다. 지원 시스템은 색상 감성 요소의 수집을 위한 정보수집 모듈, 색채 감성과 색상 속성의 상관관계를 추출하기 위한 컬러 감성 해석 모듈, 디자이너의 색상 배색을 지원하기 위한 시뮬레이션 모듈, 도출된 배색의 평가 테스트를 위한 평가 지원 모듈로 구성된다.
디지털데스크는 일반 책상 표면에 프로젝션 화면을 만들어 가상물체를 사람이 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이러한 인터페이스를 구축하기 위해서는 전경물체 검출이 필수 과정인데, 지금까지는 조명과 배경의 변화로 인한 색상의 변화로 인하여 색상 정보를 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 디지털데스크 상에서 색상 정보를 이용하여 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 디지털데스크의 화면은 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되고, 투사된 화면은 카메라를 통해 영상으로 획득되는데, 이때 많은 왜곡이 존재하게 된다. 우리는 이런 왜곡을 기하 왜곡과 색 휘도의 왜곡 두가지로 정의하여 모델링하였고. 실험 결과에서 제안된 방법의 실효성을 입증하였다.
휴먼-컴퓨터 인터렉션과 같은 응용분야에서 손동작 인식을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 손동작 인식을 이용한 인터렉션의 성능 향상을 위해서는 정확한 손 영역 검출이 필요하다. 본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 Cascade 방식에 기반한 손 영역 검출 방법을 제안한다. Cascade 방식으로 손 영역을 검출할 경우보다 강인한 인식률을 얻기 위해서 색상정보를 이용하였으며, Haar-like 특징점으로 학습된 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다.
동영상으로부터 움직임 분석 및 색상정보를 이용한 실시간 얼굴 추적 방법을 제안한다. 시간미분연산에 의하여 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 움직임 영역을 검출한 후, 컬러공간 융합 필터링에 의하여 얼굴 영역 후보 화소를 검출하고 눈, 입등 얼굴 구성 요소 검출에 의하여 얼굴 영역의 실시간 추적을 행하였다. 얼굴 구성요소의 참조 템플릿을 구축한 후 신규 입력되는 연속영상의 얼굴 영역으로부터 템플릿 매칭을 행함으로써 추출된 얼굴 영역의 신뢰도를 판정하는 방법으로 얼굴 영역 추적의 안정도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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