• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.401-404
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• 2010

고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.10
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• pp.881-886
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• 2013

Even though a multi-view camera system is able to capture multiple images at different viewpoints, the color distributions of captured multi-view images can be inconsistent. This problem decreases the quality of multi-view images and the performance of post-image processes. In this paper, we propose an improved polynomial model for effectively correcting the color inconsistency problem. This algorithm is fully automatic without any pre-process and considers occlusion regions of the multi-view image. We use the 5th order polynomial model to define a relative mapping curve between reference and source views. Sometimes the estimated curve is seriously distorted if the dynamic range of extracted correspondences is quite low. Therefore we additionally estimate the first order polynomial model for the bottom and top regions of the dynamic range. Afterwards, colors of the source view are modified via these models. The proposed algorithm shows the good subjective results and has better objective quality than the conventional color correction algorithms.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.4
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• pp.595-604
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• 2013

Currently, registered number of imported vehicles is increasing rapidly over the years. Accordingly, environment improvements of vehicle maintenance company for maintenance of luxury vehicle such as imported vehicle are continuously being made. In this paper, we propose a key frame extraction method based on HSV color model for smart vehicle management system implementation to offer for customer reliability of maintenance vehicle. After automatically recognize the license plates of the vehicle using vehicle license plate recognition system when the vehicle come in the car center, we check the repair history and request of the vehicle based on it. We implement mobile services which provide extracted key frame images to the user after extract key frames from vehicle repair video. In addition, we verify the superiority of key frame extraction method by applying a smart vehicle management system. Finally, we convert the RGB color to HSV color to improve the performance of proposed key frame extraction scheme. As a result, we confirmed that our scheme is more excellence about 30% in terms of recall than RGB color model from the performance evaluations.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.8 no.3
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• pp.52-57
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• 2013

This paper describes the color comparison analysis of flame in each standard color model in order to propose the optimal color model for image processing based flame detection algorithm. Histogram intersection values were used to analyze the separation characteristics between color of flame and color of non-flame in each standard color model which are RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV. Histogram intersection value in each color model and components is evaluated for objective comparison. The analyzed result shows that YCbCr color model is the most suitable for flame detection by average HI value of 0.0575. Among the 12 components of standard color models, each Cb, R, Cr component has respectively HI value of 0.0433, 0.0526, 0.0567 and they have shown the best flame separation characteristics.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.54 no.1
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• pp.55-60
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• 2009

This study was conducted to measure tea surface colors using the visible bands ($400{\sim}700$ nm) with near-infrared spectroscopy (NIRS). The surface colors of 117 tea products were measured with a colorimeter. The $a^*/b^*$ (CIE color scale) or a/b (Hunter color scale) ratios in different tea products accounted for about 99.7% of the variation in fermentation degree (FD), indicating that the $a^*/b^*$ (a/b) ratio is a very useful trait for assessing fermentation degree. Also tea powders were scanned in the visible bands used with NIRS. Calibration equations for surface colors and fermentation degree were developed using the regression method of modified partial least-squares (MPLS) with internal cross validation. The equations had low SECV (standard errors of cross-validation), and high $R^2$ (coefficient of determination in calibration) values with $0.779{\sim}0.999$, indicating that the whole bands ($400{\sim}2500\;nm$) with NIRS could be used to rapidly measure traits related to surface color, fermentation degree and other chemical components in tea products with high precision and ease at a time.

• Journal of IKEEE
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• v.6 no.1 s.10
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• pp.72-79
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• 2002

This paper presents an efficient face detection algorithm for color images with a complex background. The presented algorithm utilizes the color information and eigenface that is calculated by PCA-LDA (Principle Component Analysis - Linear Discriminant Analysis). The method of using the color information is faster than any other methods. Eigenface includes average information of the whole test faces. Therefore eigenface can decide that the candidate region is a face. The whole process is composed of two steps. First, it finds first face candidates region of skin tone using a color information in image. We can get a size and position of face candidate region. Second, we compare first face candidate region with eigenface, so decide that an image whether include a face or not. The advantages of the proposed approach include that increasing the detection speed by deciding a size and position of first face candidates region. Also, Betting 97% of the detection rate by comparing the eigenfaces calculated in PCA-LDA.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.99-108
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• 2008

This paper proposes an image retrieval system which integrates metadata, contents, and emotions in textile images. First, the proposed system searches images using metadata. Among searched images, the system retrieves similar images based on color histogram, color sketch, and emotion histogram. To extract emotion features, this paper uses emotion colors which was proposed on 160 emotion words by H. Nagumo. To enhance the user's convenience, the proposed textile image retrieval system provides additional functions as like enlarging an image, viewing color histogram, viewing color sketch, and viewing repeated patterns.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.13 no.4
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• pp.267-272
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• 1981

The qualities of ginseng leaf teas prepared by six different processing methods were evaluated to develop the leaf tea. The leaf tea prepared by fermentation at $30^{\circ}C$ showed the highest in the ratio of 30 min water extracts to the total extractable matters. This ratio was followed in decreasing order by the heat dried tea and the one fermented at $25^{\circ}C$. The yellow, orange and red color intensities of water extracts were the highest in the tea prepared by toasting method followed by teas fermented at $30^{\circ}C\:and\:25^{\circ}C$. The amount of saponins extracted with boiling water was the highest in the tea fermented at $30^{\circ}C$ among teas investigated. This tea was also most acceptable in sensory evaluation by the flavour profile method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.472-474
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.370-372
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• 2006

본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.