Color는 다른 물체로부터 하나의 물체를 특정짓기 위한 효과적이고 강인한 실마리이므로 color clustering이 많은 주목을 받고 있다. 그러나 불규칙한 조명변화에 의한 color 변이 때문에 color segmentation은 매우 어렵다. 이 논문은 B-spline 곡선을 이용한, HSI color space에서의 intensity 정보를 포함한 신뢰할 수 있는 color modeling 방법을 제안한다. 이것은 비록 HS 평균임에도 불구하고 단색 물체의 color 분포가 조명이 변함에따라 변한다는 사실에 기반한다. 이 접근법을 사용하면 피부색을 가진 영역의 color clustering이 불규칙한 조명변화에 적응될 수 있다.
본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.
오늘날 개인의 정보 보호 및 신분 확인을 위하여 생체 인식 분야 중에서 사람의 얼굴 인식기술이 많이 사용되고 있지만 조명, 자세, 표정 변화로 인하여 얼굴 인식의 성능 저하를 일으키는 문제가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 결과에 큰 영향을 주는 요소인 조명 변화에 초점을 맞춰 D-LDA(Direct-Linear Disciminant Analysis)가 다른 기법들에 비해 덜 민감하게 수행할 수 있는 성질을 지녔음을 밝히 고자 한다. 측면광과 역광등의 조명 변화와 농도의 변화를 고려하여 조명 변화를 갖는 테스트를 갖는 ORL, Yale, 포항공대 데이타베이스를 여러 특징 추출 알고리즘에 적용함으로써 클래스, 학습 데이타 그리고 테스트 데이타 수가 각기 다른 세 종류의 데이타베이스에서 모두 D-LDA가 적은 학습 데이터에서도 조명 변인에 가장 덜 민감하게 반응하는 좋은 인식 성능을 갖는 성질을 지녔음을 보여준다.
본 논문은 비디오 및 게임 영상에서 인접한 프레임의 차영상을 이용하여 디스플레이 주변의 조명 장치를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 프레임의 대표 색상을 추출하는 단계, 이전 프레임과의 차영상으로부터 변화량을 측정하고 변화 색상을 추출하는 단계, 새로운 대표 색상을 생성하는 단계의 세 단계로 구성된다. 변화량을 측정하기 위해 이미지를 사람 지각 시스템에 가까운 YUV 색공간으로 변환하고 차영상을 구한 후, 각 화소별 색차의 합을 변화량으로 사용하였다. 새로운 대표색상은 변화량에 비례하여 변화색상을 반영한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 동일한 동영상에 대하여 시간에 따른 조명 효과의 변화 양상을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법보다 더 역동적인 조명효과를 보이는 것을 확인하였다.
코로나19로 많은 신조어가 탄생했는데 그중 하나가 언택트(untact)이다. 비대면 상황에 의해 사람들의 변화된 일상을 표현한 말이다. 이번 글에서는 코로나19라는 비대면 상황에서 탈바꿈하고 있는 콘텐츠의 변화양상을 다루어 보았다. 코로나19가 어떠한 요소를 통해 콘텐츠의 변화를 야기했는지 사례들을 살펴보았다. 구체적으로 코로나19의 특징들이 콘텐츠 선호 내용, 선택하는 방식, 향유하는 방법, 연결되고 재이용하는 방식들에 어떠한 영향을 미쳤는지 각 사례들을 통해 그 변화의 측면들을 조명해봤다.
본 논문에서는 고광도방전등의 전기적 특성을 해석하기 위한 아아크모델을 제시하였다. 방전관내에서 반경방향의 온도분포가 포물선형태로 변화하는 것으로 가정하고 방전관의 단위체적에서의 에너지평형식을 단면적에 대해 적분함으로서 단위길이당의 에너지평형식으로 변환하였다. 이 에너지평형식과 회로방정식, 그리도 오옴의 법칙을 이용하여 아아크의 전류와 전압의 1주기에서의 변화를 계산하여 좋은 결과를 얻었다. 또한 방전관의 축온도와 이에 따른 방사에너지의 값을 계산하는 간단한 방법을 제시하였다.
이등분한 실의 주광율(Daylight Factor)의 비를 규제도의 지수로서 Lumen Method와 같이 정하고, 이를 만족하는 실의 깊이를 검토한 후, 설계 평균 주광율을 만족하는 창의 면적을 구하였다. 본 논문에서 제안한 창의 면적 자체가 다른 벽면의 면적 변화에 영향을 주고 있음을 고려하지 않은 종래의 방법을 개선하였다. 이후 주광율 요소 중 가장 지배적인 양인 운천공으로부터 입사하는 성분(SCo: Sky Component from overcast Sky)의 분포를 창의 위치와 형태를 변화시켜 조사, 평가하였다.
본 논문은 얼굴인식을 위한 특징으로 Haralick의 면함수 모델을 이용한 방법을 제시한다. 얼굴인식 시스템에서의 큰 제약조건 중 하나인 조명에 대해 향상된 인식을 수행하기 위해 일반영상의 에지추출에 주로 사용되었던 면함수를 적합시켜 얼굴인식을 위한 입력으로 사용하였다. 제안된 방법을 기존의 얼굴인식 기법과 비교 분석해 본 결과, 전체적인 인식률과 수행 시간이 향상되었고, 특히 조명 변화에 대해 조명 변화 보정을 위한 별도의 전처리 없이도 좋은 인식 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방법에 신경망을 적용하여 성능을 비교하였다.
본 연구는 의류매장 쇼윈도를 연구대상으로 하여 바람직한 의류매장 쇼윈도의 조명환경을 제시하고자 한다. 이에 실제 쇼윈도 크기 모형내에서 조명조건의 질적인 측면에 주목하여 조명이 전시효과에 미치는 영향을 파악하였다. 그 결과 평균크기 쇼위도내에서 본 실험조건 중에서"변화성"을 중시하는 경우에는 위치 45[cm], 각도 $0^{\circ}$, 광원용량 500[W], 전반조명을 사용했을 때, "명시성"을 중시할 경우에는 위치 180[cm], 각도 $45^{\circ}$, 광원용량 500[W], 전반조명을 사용했을 때, "정서성"을 중시할 경우에는 위치 180[cm], 각도 $-45^{\circ}$, 광원용량 500[W], 전반조명을 사용했을 때의 조명환경을 만들어 주면 가장 평가가 높다는 사실을 밝혔다.경을 만들어 주면 가장 평가가 높다는 사실을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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