• 제목/요약/키워드: 조명의 변화

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교실조명과 초등학생 시력변화의 관계 분석을 위한 실태조사 및 조명개선 방법 (An Investigation & Improvement of illumination for Analysis Relations between Classroom Illumination and Variation of Student's Eyesight in Primary School)

  • 김진구;김동조;김훈
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2003년도 학술대회논문집
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    • pp.145-153
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    • 2003
  • 본 연구에서는 초등학생들의 시력 저하에 작용될 수 있는 교실조명 환경에서의 문제점을 파악하기 위하여 주광 이용을 포함한 교실의 조명환경으로 책상면 조도, 칠판면 조도, 균제도, 휘도, 반사율등 시력에 작용되는 요소들을 측정하고 분석하였다. 교실조명의 문제점을 최소화시키기 위한 조명환경을 개선하고 개선된 조명환경 하에서 계절 변화에 따라 달라지는 조명 특성의 변화를 지속적으로 측정 분석하였다. 일정 기간 경과 후 개선된 환경에서 생활한 학생들과 개선되지 않은 환경에서 생활한 학생들의 시력의 변화를 측정하여 비교 분석함으로써 교실 조명환경이 학생들의 시력변화에 미치는 영향 및 상관 관계를 분석하고자 하였다.

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고유벡터 분석을 이용한 조명 불변 영상 검색 (Illumination Invariant Image Retrieval using Eigenvector Analysis)

  • 김용훈;이태홍
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.903-906
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    • 2001
  • 본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

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서포트 벡터 데이터 서술을 이용한 대표 얼굴 영상 합성 (Synthesis of Face Exemplars using Support Vector Data Description)

  • 이상웅;박주영;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.835-837
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    • 2005
  • 최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.

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조명과 환경 변화에 강건한 화염 검출 시스템 (A Fire-Detection System Robust to Light Sources and Environment changing)

  • 박수창;박장식;손경식
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.382-386
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    • 2005
  • 본 논문에서는 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염 검출 방법을 제안한다. RGB 색좌표계에서 화염과 조명의 색 특성을 분석하여 주변색과 화염을 분리할 수 있고 조명에 강건한 임계값을 설정한다. 그리고 화염은 발생 후 동적인 변화를 가지므로 평균 히스토그램 차는 조명과 환경 변화에 강건한 화염 검출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 화염 영역 내부의 픽셀 수의 변화를 계산하여 화염을 인지하도록 한다. 실험 결과 제안한 방법은 실시간 처리가 가능하고 조명과 환경 변화에 불구하고 화염 검출 성능이 우수함을 보인다.

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조명변화에 강인한 얼굴인식 시스템 (A Face Recognition System Robust to Variations in Lighting)

  • 이은주;김진철;박성미;이배호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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    • pp.261-264
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    • 2003
  • 얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.

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원통형 모델을 이용한 포즈와 조명 불변 얼굴인식 (Pose and Illumination Invariant Face Recognition Using Cylindrical Model)

  • 노진우;김상준;박귀태
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1909-1910
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    • 2008
  • 본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.

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조명과 움직임의 변화특성을 이용한 동작검출 기법 (A motion detection technique utilization the variation characteristics of light intensity and motion)

  • 김봉민;김진헌;김석기
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.940-943
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    • 1998
  • 본 논문은 조명의 전체 혹은 국부적인 변화에 견실한 특성을 갖는 동작검출 기법에 관한 것이다. 피사체의 움직임과 조명이 변화의 특성을 파악하기 위해 본 논문에서는 두 영상의 상관계수와 영상의 차이를 종합적으로 이용하여 움직임 여부를 판단할 수 있는 지표를 산정하는 기법을 제시한다.

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Special Column: 친환경 고효율 LED 조명은 빠른 속도로 발전한다

  • 백영호
    • ESCO지
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    • 통권65호
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    • pp.26-29
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    • 2010
  • '친환경과 에너지절약, 기후변화 대응'은 사회전반적인 변화와 함께 조명 산업에까지 영향을 미치고 있다. 최근 5년 사이 가파르게 변화하고 있는 인공광원은 바야흐로 백열등과 형광등의 시대가 가고, LED와 OLED 등 반도체 조명이 그 자리를 대신하고 있는 것. 전세계적으로 빠른 속도로 발전하고 있는 LED 조명 기술. 발전의 중심에는 '친환경 고효율'이 있다.

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조명 변화 감지에 의한 영상 콘트라스트 개선 (Image Contrast Enhancement by Illumination Change Detection)

  • 바잉뭉흐 어드게렐;이창훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.155-160
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    • 2014
  • 영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.

조명 변화에 강인한 얼굴 인식 (Face Recognition Robust to Illumination Change)

  • 류은진;박철현;구탁모;박길흠
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.465-468
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    • 2000
  • 얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

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