비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.
목적: 안경원 브랜드의 디자인아이덴티티 시각 요소들의 분석을 통해 안경원의 브랜드 디자인 개발에 필요한 객관적인 자료로 활용하고자 하였다. 방법: 안경원의 브랜드 디자인아이덴티티 개념을 살펴보고 국내 프랜차이즈 안경원의 상징물, 심벌마크의 형태와 로고타입의 표현 스타일, 색상 활용도, 캐릭터 사용 여부 등을 중심으로 브랜드 디자인아이덴티티의 시각 요소들을 분석하였다. 결과: 안경과 눈, 얼굴과 홍채 같은 안경과 관련된 직접적인 상징물이 많았고 글자와 도형도 나타났다. 심벌 유형으로는 대부분이 구상형과 워드마크 형태의 디자인이 많았고 워드마크형에는 국문보다 영문이 많이 사용되었다. 로고타입 형식은 고딕체 형식이 주류를 이루었고 획의 굵기는 보통과 두꺼운 볼드체가 고루 사용되는 것으로 나타났다. 안경원 브랜드 디자인에서 가장 많이 사용되고 있는 색상 도수는 2도 조합 사용이 대부분이었고 색상 사용 빈도로는 검정과 빨강이 많았는데 심벌이나 로고타입의 전용 색상에는 검정과 함께 주황도 많이 나타났다. 캐릭터는 일부 안경원에서만 사용하고 있고 대부분 동물 소재로 표현은 만화와 그래픽 형식이었다. 결론: 상징물, 심벌마크와 로고타입, 색상, 캐릭터는 브랜드 디자인아이덴티티 기본 개발 시스템이다. 안경원 브랜드의 중요한 시각적 구성요소로 상호간 일관성이 있으면서 기능과 역할을 분명히 할 수 있는 체계적인 디자인이 되어야 한다.
There are no authentic solutions in a face region extraction problem though it is an important part of pattern recognition and has diverse application fields. It is not easy to develop the facial region extraction algorithm because the facial image is very sensitive according to age, sex, and illumination. In this paper, to solve these difficulties, a fuzzy color filer based on the facial region extraction algorithm is proposed. The fuzzy color filter makes the robust facial region extraction enable by modeling the skin color. Especially, it is robust in facial region extraction with various illuminations. In addition, to identify the fuzzy color filter, a linear matrix inequality(LMI) optimization method is used. Finally, the simulation result is given to confirm the superiority of the proposed algorithm.
In this paper, This paper presents a new algorithm which is used for detecting and extracting human masks from a color still image. The regions where each pixel has a value of skin-color were extracted from the Cb and Cr images, after the tone of the color image is converted to YCbCr from. A morphological filter is used to eliminate noise in the resulting image. By scanning it in horizontal and vertical ways under ways under threshold value, first candidate section is chosen. If it is not a face, secondary candidate section is taken and is divided into two candidate sections. The proposed algorithm is not affected by the variation of illuminations, because it uses only Cb and Cr components in YCbCr color format. Moreover, the face recognition was possible regardless of the degree of shifting face, changed shape, various sizes of the face, and the quality of image.
본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.
본 연구의 목적은 의복 스타일 선호에 신체만족도와 이상적인 신체이미지의 중요성이 미치는 영향을 규명하는 것이다. 신체만족도와 이성적인 신체이미지의 중요성은 신체 5부위(얼굴, 상체, 하체, 신장, 체중) 각각에 대해 측정되었고, 의복스타일 선호는 섹시스타일에 대한 선호, 타이트한 정도에 대한 선호, 어두운 색상에 대한 선호, 허리 강조에 대한 선호로 측정되었다. 결과로 특정 부위에 대한 신체만족도와 이상적인 신체이미지의 중요성은 그 부위에 관련된 의복스타일 선호와 관계가 있었다.
영상의 객체가 갖고 있는 중요도를 계산하는 것은 매우 주관적이기 때문에, 객체의 의미 정도를 판단하는 것은 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 구축하기 위하여 원 영상에서 Wavelet 변환을 이용하여 RGB 이미지를 각각 분리 및 병합하는 방법을 제안한다. 또한, 각각의 RGB 이미지들 중 검색에 필요한 특징들을 추출하여 원 영상과 가장 근접한 이미지들을 찾아내는 방법을 제안한다. 제안한 세가지 특징 정보를 이용한 내용 기반 이미지 정보 검색은 기존 방법에 비해 높은 검색 성능을 보였으며, 사람 얼굴이나 캐릭터 이미지인 경우에는 더욱 효율적이라 예상된다
피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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