본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 방법 중 "외각선 영역의 색상 분포에 의한 영상 검색"을 제안한다. 영상의 변화가 큰 곳은 해상도를 높게, 낮은 곳은 해상도를 낮게 데이터를 샘플링하여 비교할 데이터의 양을 줄이고, 외각선 영역의 색상을 검출하는데 사용한다. 이때 에지 트리(Edge Tree)를 이용하여 에지(Edge)의 위치 정보와 색상 정보를 유지하며, 검색을 가능하게 하였다. 이와 같은 방법을 사용해서 원하는 영상을 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 12색상환을 바탕으로 한 28색의 감성을 추출하여 감성 데이터베이스를 구축한다. 그리고 입력 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내도록 한다. 또한 아동이 그린 그림에서 컬러 분포도를 이용하여 아동의 색채 감성 심리를 알아보도록 한다.
목적: 전산화 신경인지기능 검사(CNT)에 속해있는 단어-색채검사를 이용하여 렌즈의 색상과 시감투과율에 의해 나타나는 색상왜곡을 알아본다. 방법: 안질환과 색각이상이 없는 평균나이 $21.97{\pm}1.58$세의 32명을 대상자로 선정하였다. 빛의 삼원색에 해당하는 red, green, blue에 pink를 추가하여 총 4가지 색상의 렌즈를 사용하였으며, 색상왜곡으로 인한 인지변화를 측정하기 위해 CNT 중 단어-색채검사를 사용하였다. 결과: 4가지 렌즈색상 중 green, blue, pink에서는 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하지 않았으나, red에서는 통계적으로 유의하게 반응시간이 증가하였다. Red 중 시감투과율 46% 이하에서 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하기 시작하였다. 결론: 46% 이하의 시감투과율을 가지는 red 렌즈는 사물을 보는데 색상왜곡의 원인으로 작용하여 안전문제를 일으킬 수 있으므로 렌즈색상으로 선택 시 주의를 기울여야 한다. 단어-색채검사가 색상인지와 관련되는 추후 연구에 폭넓게 활용될 수 있다는 것을 제안한다.
높은 동적 범위(HDR) 영상는 일반적인 표준 디지털 영상에서 허용하는 것보다 훨씬 높은 동적 범위를 처리하는 디지털 영상 처리 기법이다. 이러한 HDR 영상에 대한 사실적 디스플레이를 위한 톤 매핑이 많이 연구되고 있다. 그러나 화면 휘도 분석을 위한 HDR 영상의 과학적 시각화는 주목을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 HDR 영상에서 색상 정보의 재생과 시각화를 위한 접근 방법을 제시한다. 색상 시각화 함수들을 구현하고, HDR 영상의 일반적인 평가요소에 따라 시각화 효율성에 대해 평가한다.
본 논문에서는 멀티미디어 환경을 위한 얼굴 인식 시스템을 구현하였다. 본 얼굴 인식 시스템에서는 얼굴 영역을 선정하고 출력하는 처리시간의 단축과 인식률 향상을 위한 설계에 중점을 두었다. 전형적인 RGB 색상체계를 변형 없이 사용함으로써 색상체계 변환에 필요한 시간을 감소시켰으며, 얼굴 특성을 이용한 알고리즘과 신경망 기법을 활용하여 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 입력된 영상을 모자이크화 시킨 후 모자이크 블록의 색상 분석을 통하여 얼굴 색상 후보 블록을 선정하고, 얼굴이 가지는 특성을 활용하여 잘못 검색된 얼굴 색상 후보 블록을 제거한다 잘못 검색된 얼굴 색상 후보 블록이 제거된 모자이크 블록 영역에서 신경망의 입력으로 사용될 4가지 특성 값을 산출하여 오류 역전파 학습과정을 거친 신경망에서 처리한 후 그 출력 값을 가지고 얼굴 영역의 진위 여부를 판단하게 된다. 본 논문에서 구현된 시스템은 복수의 인원이 포함된 10장의 입력영상을 사용하여 실험한 결과 0.1초미만의 처리시간 내에 90%의 얼굴 인식률을 보여주었다. 이 결과는 멀티미디어 동영상의 응용을 위한 얼굴인식 시스템으로 충분히 이용될 수 있을 것이다.
인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.
지금 국내의 CCTV 업계는 DVR 업체를 제외하고는 방향성을 상실하고 있는 것 같이 보여진다. CCTV 시스템은 보안 시스템의 일부를 구성하는 중요한 파트로서 앞으로도 보안산업의 발전과 그 맥락을 같이하는 분야이므로, 전체 보안 시스템 산업의 방향성을 잘 관찰하여 사업계획을 수립해야 한다. 카메라업계의 경우 무엇보다 R&D에 중점을 두고 기술개발에 계속 매진해 나가야 할 것이다. 향후 카메라의 시장 방향은 저조도용 칼라 카메라, 고해상도 및 고 색상재
본 논문에서는 복잡한 배경의 영상에서 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 색상정보와 PCA-LDA(Principal Component Analysis - Linear Discriminant Analysis)에 의하여 구해진 고유얼굴 (eigenface)을 이용한다. 색상정보는 다른 어떤 방법보다 얼굴을 검출하는데 유용하게 사용된다. 고유얼굴은 전체학습 얼굴들의 평균정보를 포함하고 있기 때문에 얼굴 후보영역에 대하여 얼굴인지를 판별할 수 있는 기능을 갖는다. 전체적인 과정은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 영상내에서 색상정보를 이용하여 살색영역의 1차 얼굴 후보영역을 찾아 후보영역의 위치와 기를 결정한다. 두 번째 단계는 1차 얼굴 후보영역에 대하여 PCA-LDA에 의한 얼굴의 유사성을 측정하여 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안한 검출 방법을 사용한 실험 결과, 색상정보를 사용하여 1차 얼굴 후보영역의 크기와 위치를 결정함으로써 검출속도의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 PCA-LDA에 의한 고유얼굴과의 비교를 통해 복잡한 매경이 있는 영상에서도 97%의 검출률을 얻을 수 있었다.
눈의 보색조건에서 색상환에 대한 의존성을 이용하여 피검사자의 굴절력을 측정할 수 있도록 연구하였다. 그 결과 원시가 보다 넓은 범위의 명도 단계를 보는 것으로 나타났다. 그러나 채도와의 관계에서는 근시나 원시의 구별이 뚜렷하게 나타나지 않아 눈의 종류와 채도와의 상관관계는 미약한 것으로 나타났다. 굴절력과 보색잔상의 색을 명도와 채도로 나누어 살펴보면 굴절력의 절대값이 클수록 넓은 범위의 색을 보는 것으로 나타났고, 작을수록 좁은 범위의 색을 보는 것으로 나타났다. 즉 명도는 눈이 좋은 사람일수록 적은 범위의 잔상효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 보색연구는 안경사가 실시하고 있는 적 녹 2색 검사(red-green test)를 한 단계 높이는 검사법으로 활용할 수 있다고 생각된다.
고령화 및 저출산 사회가 대두되면서 예방을 통해 건강을 지키고자 하는 노력이 증가되고 있으며, 비침습, 무자각의 한방 진단 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나, 기존의 한방 진단 분야에서 가지고 있는 임상의의 직관에 의한 진단 결과의 시각화에 따른 문제를 해결하지 않고서는 신뢰도를 얻을 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 한방의 진단 분야 중 가장 중요한 망진(望診) 분야의 시각화, 객관화를 위해 입력 영상의 분석을 위한 최적화에 관한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 입력 영상에 대한 색상 보정과 반사 보정을 통해 보다 정확한 색상값을 구하기 위한 연구를 진행한다. 또한, 컬러 영상의 최적화를 통한 보정 후의 결과 영상을 이용하여 망진에 필요한 얼굴 영역 추출을 나타내었다. 끝으로 실험을 통해 보정 전/후의 결과를 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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