In this paper, we discuss a simple and straightforward binarization procedure which can generate black/white comics from the video frame image. Generally, the region of human's skin is colored white or light gray, while the dark region is filled with the irregular but regular patterns like hatching in most of the black/white comics. Note that it is not enough for simple threshold method to perform this work. Our procedure is decoupled into four processes. First, we use bilateral filter to suppress noise color variation and reserve boundaries. Then, we perform mean-shift segmentation for each similar colored pixels to be clustered. Third, the clustered regions are merged and extended by our region extension algorithm considering each color of their regions. Finally, we decide which pixels are on or off using by our dynamic binarization method based on the HSV color model. Our novel black/white cartooning procedure was so successful to render comic cuts from a well-known cinema in a resonable time and manual intervention.
This paper first discusses the disadvantages of the existing CamShift Algorithm for real time face tracking, and then proposes a new Camshift Algorithm that performs better than the existing algorithm. The existing CamShift Algorithm shows unstable tracking when tracing similar colors in the background of objects. This drawback of the existing CamShift is resolved by using Kinect’s pixel-by-pixel depth information and the Skin Detection algorithm to extract candidate skin regions based on HSV color space. Additionally, even when the tracking object is not found, or when occlusion occurs, the feature point-based matching algorithm makes it robust to occlusion. By applying the improved CamShift algorithm to face tracking, the proposed real-time face tracking algorithm can be applied to various fields. The results from the experiment prove that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD tracking algorithm, and offers faster processing speed. Also, while the proposed algorithm has a slower processing speed than CamShift, it overcomes all the existing shortfalls of the existing CamShift.
Park Sun-Young;Kang Byoung-Doo;Kim Jong-Ho;Kwon O-Hwa;Seong Chi-Young;Kim Sang-Kyoon;Lee Jae-Won
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.2
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pp.160-171
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2006
In this paper, we propose a face detection method using region segmentation to deal with complex images that have various environmental changes such as mixed background and light changes. To reduce the detection error rate due to background elements of the images, we segment the images with the JSEG method. We choose candidate regions of face based on the ratio of skin pixels from the segmented regions. From the candidate regions we detect face regions by using location and color information of eyes and eyebrows. In the experiment, the proposed method works well with the images that have several faces and different face size as well as mixed background and light changes.
In this paper, we proposed automatic face detection and tracking which is robustness in rotation. To detect a face image in complicated background and various illuminating conditions, we used face skin color detection. we used Harris corner detector for extract facial feature points. After that, we need to track these feature points. In traditional method, Lucas-Kanade feature tracker doesn't delete useless feature points by occlusion in current scene (face rotation or out of camera). So we proposed the estimation function, which delete useless feature points. The method of delete useless feature points is estimation value at each pyramidal level. When the face was occlusion, we deleted these feature points. This can be robustness to face rotation and out of camera. In experimental results, we assess that using estimation function is better than traditional feature tracker.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.3
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pp.79-86
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2009
This study proposed a method of detecting the facial area by calculating Euclidian distances among skin color elements and extracting the characteristics of the face. The proposed algorithm is composed of light calibration and face detection. The light calibration process performs calibration for the change of light. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. From the extracted facial area candidate, the eyes were detected in space C of color model CMY, and the mouth was detected in space Q of color model YIQ. From the extracted facial area candidate, the facial area was detected based on the knowledge of an ordinary face. When an experiment was conducted with 40 color images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.1
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pp.15-22
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2005
In this paper, we propose a face recognition system by using the CCD color image. We first get the face candidate image by using YCbCr color model and adaptive skin color information. And we use it initial curve of active contour model to extract face region. We use the Eye map and mouth map using color information for extracting facial feature from the face image. To obtain center point of Log-polar image, we use extracted facial feature from the face image. In order to obtain feature vectors, we use extracted coefficients from DCT and wavelet transform. To show the validity of the proposed method, we performed a face recognition using neural network with BP learning algorithm. Experimental results show that the proposed method is robuster with higher recogntion rate than the conventional method for the rotation and scale variant.
현재의 언어자동인식은 목소리의 음성 정보와 얼굴영상의 화상정보를 병행처리하여 초기의 음성 정보만을 처리한 경우보다 높은 인식률을 가져왔다. 이러한 연구는 언어의 인식에서 뿐만 아니라, 신체가 부자연스러운 장애니에게는 간단한 의미 전달의 수단이나 각종 재활보조기기의 제어 등에도 매우 유용하게 활용될 수 있다. 음성정보처리를 배제한 영상정보처리 면에서, 본 논문의 대상이 되는 장애인은 신체의 부자연스러움으로 인해 처리되는 얼굴의 영상이 정상인과 같은 바른 자세가 되지 못하고, 기울어진다든지 틀어져서 기존의 방법들로는 정상인보다 현저히 낮은 입모양의 인식률을 보인다. 본 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 청색 표식을 이용한 색상불할법과 라벨링을 통해 입 모양을 인식하는 방법을 제안하였으며, 이는 장애인과 같은 기울어진 얼굴영상에 대해서도 정상인과 같은 입 모양 인식률을 나타내었다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.475-477
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2010
경극은 중국의 전통극 중 하나이다. 경극의 영어 명칭은 'peking Opera'다. 경극의 "분장"은 희극에서 배우들이 얼굴에 하는 채색 화장을 가리킨다. 경극 배우들의 얼굴 분장을 '검보'라고 한다. 형태, 색채와 유형 면에서 특별한 양식을 갖춘다. 본 논문은 중국에 전하는 가면극의 외면적 표현 형태를 시각디자인 조형영역 분석을 통해 학문적 가치를 창출하는데 목적이 있다. 본 논문의 연구 영역은 경극의 유래, 색채, 형식적 측면에 대한 조형분석과 가면의 표현형식, 즉 표형기법, 색상구성, 형태구성, 역할특성 등의 구성형식을 조형적 분석 틀에 의해 분석하고자 한다. 가면 얼굴의 대표문양 분석을 통해 단순화 표현형식으로 작품을 만들어 연구하고자 한다. 분 논문의 의의는 중국 전통경극의 집중적 연구의 결과 추출을 통해 한국의 유사 전통탈춤과 비교하는 연구의 귀중한 자료로 예측되기에 본 연구를 진행하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.693-696
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2005
한의학은 우수한 진단 능력을 보유하고 있음에도 불구하고 임상의의 직관에 머물러 있었던데 비해 서양의학은 다양한 진단 기기 개발로 인해 시장 성숙도 및 선호도에서 발전을 거듭하는 결과를 가져왔다. 본 논문에서는 한방의 직관적 진단법을 시각화, 객관화하기 위해 4진 방법 중 안면 망진 기법을 기기로 구현하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 찰색에 필요한 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 개발하여 질병 진단에 필요한 진단 데이터를 시각화, 정량화, 계량화하기 위한 작업을 행하고자 한다. 또한 얼굴 안면의 색상 보정을 위해 화이트 밸런스 촬영으로 이미지를 분석하고 얼굴영역을 추출하며, 이목구비와 명당 영역을 추출하여 찰색에 필요한 영역을 분할해 내고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1329-1332
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2000
캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 기와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에 얼굴 특징정보 추출은 색상과 모양에 대한 정보를 이용한다. 본 논문은 캐리커처생성을 위한 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 부분 영역 특징정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 이때 사용하는 이목구비의 특징정보를 위해 수직, 수평의 히스토그램이 주요하게 사용된다. 또한 인물 사진에서 위치정보를 이용하여 얼굴내의 이목구비를 확인하고, 추출하므로 정확한 정보를 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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