A set of color features has been efficiently used to measure the similarity of given images. However, the size of the color features is too large to implement an indexing scheme effectively. In this paper a new method is proposed to retrieve similar images using an interpolated color histogram. The idea is similar to the already reported methods that use the distributions of color histograms. The new method is different in that simplified color histograms decide the similarity between a query image and target images. In order to represent the distribution of the color histograms, the best order of interpolated polynomial has been simulated. After a histogram distribution is represented in a polynomial form, only a few number of polynomial coefficients are indexed and stored in a database as a color descriptor. The new method has been applied to real images and achieved satisfactory results.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.193-196
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2007
본 논문은 비모수적 클러스터링 기법을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고, 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색도와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 비모수적 클러스터링 기법을 적용하여 분석한다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 양자화의 특성이 뚜렷하게 표현되었다.
Kim, Jae-Yong;Ha, Yan;Kim, Seong-Hoon;Kim, Kwang-Beak
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.320-322
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2009
본 논문에서는 에너지 소비를 효율적으로 절약하기 위한 방법으로 평면도 상의 색상 분포 영상, 벽색상 분포 영상, 습도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 풍향 및 풍속을 제어하는 방법을 제안한다. 기존 제어 방법의 시뮬레이터는 소비 전력을 풍속에 관계없이 8.3KW로 설정하여 계산하기 때문에 풍속이 강하거나 약하더라도 시간 당 소비되는 전력이 같다는 문제점이 있었다. 그러나 본 논문에서 제안된 시뮬레이터에서는 풍속이 강할 수 록 소비되는 전력을 크게 설정하고, 풍속이 약할 수 록 소비되는 전력을 적게 설정한다. 제안된 풍속 제어 방법을 $400{\times}300$ 크기의 평명도 색상 영상 50장과 $400{\times}200$ 크기의 벽 색상 분포 영상 50장을 대상으로 기존의 풍속 제어 방법과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 기존의 방법보다 에너지 절약이 개선된 것을 확인하였다.
This paper proposes a new content-based image retrieval algorithm using color-spatial information. For the purpose, the paper suggests two kinds of indexing key to prune away irrelevant images to a given query image; MCS(Main Colors' Set), which is related with color information and DBS (Distribution Block Signature), which is related with spatial information. After successively applying these filters to a database, we could get a small amount of high potential candidates that are somewhat similar to the query image. Then we would make use of new QM(Quad modeling) and relevance feedback mechanism to obtain more accurate retrieval. It would enhance the retrieval effectiveness by dynamically modulating the weights of color-spatial information. Experiments show that the proposed algorithm can apply successfully image retrieval applications.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.2
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pp.33-37
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2014
This paper propose a method to sort flame regions and non-flame regions in a color image based on temperature Characteristics of flame. The traditional algorithms simply detect flame regions those are colored between yellow and red and there are lot of false detection in this method. But the colors of real flame are fallen between white and red and flame color variation over the flame. In this paper, it reduce false detection by separating colors according to temperature Characteristics of flame. The proposed method firstly finds a color model to express the temperature Characteristics of fire and then the color model is non-linearly quantized based on color values and analyzed using histogram and finally detect the candidate flame regions. The proposed method has 71.8% of matching rate and if it is compared with non-matching rate of traditional algorithms, the non-matching rate is improved by 27 times than others.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.19-30
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2009
In this paper, We propose a method with which we can detect facial components and face in input image. We use eye map and mouth map to detect facial components using eyes and mouth. First, We find out eye zone, and second, We find out color value distribution of skin region using the color around the eye zone. Skin region have characteristic distribution in YCbCr color space. By using it, we separate the skin region and background area. We find out the color value distribution of the extracted skin region and extract around the region. Then, detect mouth using mouthmap from extracted skin region. Proposed method is better than traditional method the reason for it comes good result with accurate mouth region.
With the development of various devices and communication technologies, the production and distribution of various multimedia contents are increasing exponentially. In order to retrieve multimedia data such as images and videos, an approach different from conventional text-based retrieval is needed. Color and shape are key features used in content-based image retrieval, which quantifies and analyzes various physical features of images and compares them to search for similar images. Color and shape have been used as independent features, but the two features are closely related in terms of cognition. In this paper, a method of describing the spatial distribution of color using a complex color model that projects three-dimensional color information onto two-dimensional complex form is proposed. Experimental results show that the proposed method can efficiently represent the shape of spatial distribution of colors by frequency transforming the complex image and reconstructing it with only a few coefficients in the low frequency.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.589-591
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2002
본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.
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.
Since stress can cause a variety of diseases, the relaxation of stress is an important factor for preventing diseases. One way to relieve stress is to use auditory or visual materials. If auditory and visual ones are used together, the effect of stress relaxation will be maximized. In this context, we analyze mood distribution of genre of music and color distribution of mood from the mood data for musics and color data for mood words collected directly from volunteers. Based on these two distributions, we also perform the $X^2$-test with Minitab for checking that color distributions are different from genre to genre. The results show that a different genre has a different color distribution and that the distributions of color, brightness and saturation depend on mood (P<0.0001). The results will be used to develop an emotional lighting system which plays lighting according to music mood, which can be applied to psychotherapy but more data and analysis are needed for clinical trials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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