• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.12
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• pp.2527-2533
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• 2011

In this paper we propose a new pre-processing algorithm applied to multi-view video coding using color compensation algorithm based on image features. Multi-view images have a difference between neighboring frames according to illumination and different camera characteristics. To compensate this color difference, first we model the characteristics of cameras based on frame's feature from each camera and then correct the color difference. To extract corresponding features from each frame, we use Harris corner detection algorithm and characteristic coefficients used in the model is estimated by using Gauss-Newton algorithm. In this algorithm, we compensate RGB components of target images, separately from the reference image. The experimental results with many test images show that the proposed algorithm peformed better than the histogram based algorithm as much as 14 % of bit reduction and 0.5 dB ~ 0.8dB of PSNR enhancement.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.1
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• pp.25-34
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• 2010

Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For robust face recognition with respect to illumination variations, illumination normalization of face images is usually applied as a preprocessing step. Most of previously proposed illumination normalization methods cannot handle cast shadows in face images effectively. In this paper, We propose a new face illumination normalization method based on the illumination-separated face identity texture subspace. Since the face identity texture subspace is constructed so as to be separated from the effects of illumination variations, the projection of face images into the subspace produces a good illumination-normalized face images. Through experiments, it is shown that the proposed face illumination normalization method can effectively eliminate cast shadows as well as attached shadows and achieves a good face illumination normalization.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.4
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• pp.163-169
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• 2004

In this paper. we propose a shaded recognition method using symmetric feature. When the existing PCA is applied to shaded face images, the recognition rate is decreased. To improve the recognition rate, we use facial symmetry. If the difference of light and shade is greater than a threshold value, we make a mirror image by replacing the dark side with the bright side symmetrically Then the mirror image is compared with a query image. We compare the performance of the proposed algorithm with the existing algorithms such as PCA, PCA without three eigenfaces and histogram equalization methods. The recognition rate of our method shows $98.889\%$ with the excellent result.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-184
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• 2009

Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For face recognition robust to illumination changes, usually face images are normalized with respect to illumination as a preprocessing step before face recognition. The anisotropic smoothing-based illumination normalization method, known to be one of the best illumination normalization methods, cannot handle casting shadows. In this paper, we present an efficient illumination normalization method for face recognition. The proposed illumination normalization method separates the effect of illumination from eigenfaces and constructs an illumination-separated eigenface subspace. Then, an incoming face image is projected into the subspace and the obtained projected face image is rendered so that illumination effects including casting shadows are reduced as much as possible. Application to real face images shows the proposed illumination normalization method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.117-118
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• 2008

제철소에서 생산된 Slab에는 서로를 구분하기 위해 관리번호가 기재되어 있다. 호스트 컴퓨터에서 보내 온 Slab 관기번호와 제품에 마킹되어 있는 Slab 관리번호의 일치 여부를 확인하기 위하여 자동 인식 시스템이 설치되어 있다. 자동 인식 시스템은 실시간으로 Slab가 없을 때의 영상과 Slab가 있을 때의 영상을 촬영하고 이를 이용하여 Slab 관리 번호를 인식하는 방법으로 구성되어 있다. 제철소 배경 영상이 복잡하고 조명이 계속 바뀌기 때문에 Text Region을 찾는 방법은 Slab 관리 번호를 인식하는데 가장 큰 문제점이다. 본 논문에서는 복잡한 배경을 실시간으로 Training하여 Text Region을 찾기 위한 전처리 과정을 나타내었다. 복잡한 배경 영상을 이용하여 Slab가 위치한 Region을 찾을 수 있고 실시간으로 Training하기 때문에 조명의 영향을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.98-101
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• 2006

본 논문에서는 얼굴영상 인식의 전처리 단계인 피부 영역 자동 검출시 적용 가능하며 조명변화에 강건한 피부 영역 검출을 위한 혼합 컬러모델을 제시한다. 또한, 사용자별로 차이를 보이는 다양한 피부색을 자동으로 인식하고 사용자에 적합한 피부색 영역을 결정하기 위하여 제시한 컬러 모델을 기반으로 한 피부색 영역 모델링 전처리 단계를 제시한다. 우선, 사용자 및 사용 카메라에 따라 차이를 보이는 피부색에 대한 영역 모델을 구축하기 위하여 화면상의 가운데에 손이나 얼굴 영역이 위치하도록 하고 일정 프레임의 화면 정보를 취득한다. 취득 화면 정보로서 각 픽셀에 대한 정규화 된 RGB 성분 및 H 성분, V 성분 정보를 추출하고 이에 대한 평균화된 혼합 컬러 모델을 구축한다. H성분으로 피부색과 비슷한 배경을 제거하고 여기에 YUV 성분 중 적색에서 밝기 값을 뺀 성분인 V 값을 한 번 더 사용하여 밝기 값을 제거한 보다 뚜렷한 얼굴영역을 검출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.380-382
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.179-182
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• 2009

서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.935-944
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• 2013

In this paper, a new illumination compensation algorithm by segmentation with depth information is proposed to improve the coding efficiency of multi-view images. In the proposed algorithm, a reference image is first segmented into several layers where each layer is composed of objects with a similar depth value. Then we separate objects from each other even in the same layer by labeling each separate region in the layered image. Then, the labeled reference depth image is converted to the position of the distortion image view by using 3D warping algorithm. Finally, we apply an illumination compensation algorithm to each of matched regions in the converted reference view and distorted view. The occlusion regions that occur by 3D warping are also compensated by a global compensation method. Through experimental results, we are able to confirm that the proposed algorithm has better performance to improve coding efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.508-510
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• 2002

본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.