• Title/Summary/Keyword: 칼라 보정

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Bare-Hand Tracking Based on Automatic Color Calibration in Front Projection Environment (정면 투영 환경에서의 자동 칼라 보정에 의한 손 영역 추적 알고리즘)

  • Koh, Jane;Nam, Yang-Hee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.766-768
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    • 2005
  • 최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

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Face Region Detection Algorithm using Euclidean Distance of Color-Image (칼라 영상에서 유클리디안 거리를 이용한 얼굴영역 검출 알고리즘)

  • Jung, Haing-sup;Lee, Joo-shin
    • 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%.

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A Robust Content-Based Image Retrieval Technique for Distorted Query Image (변형된 질의 영상에 강한 내용 기반 영상 검색 기법)

  • 김익재;이제호;권용무;박상희
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.2 no.1
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    • pp.74-83
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    • 1997
  • We have proposed a composite feature measure which combines the color and shape features of an image for image retrieval. We improved the performance of retrieval based on the efficient color quantization using the Lloyd-Max quanizer and on the Histogram matrix matching method which considers the spatial correlation of quantized color group. We also supplemented the color information using shape information with the Improved Moment Invarlants. We have tested our technique on Image database consisting of 200 actual trademark images. Our experimental results showed that our approach improved the performance compared to the previous method under the various situations such as rotation images, translation images, noise added images, gamma corrected images and so on. The efficiency of retrieval is found to be very high and experimental results are

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Recognition of Colors of Image Code Using Hue and Saturation Values (색상 및 채도 값에 의한 이미지 코드의 칼라 인식)

  • Kim Tae-Woo;Park Hung-Kook;Yoo Hyeon-Joong
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.5 no.4
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    • pp.150-159
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    • 2005
  • With the increase of interest in ubiquitous computing, image code is attracting attention in various areas. Image code is important in ubiquitous computing in that it can complement or replace RFID (radio frequency identification) in quite a few areas as well as it is more economical. However, because of the difficulty in reading precise colors due to the severe distortion of colors, its application is quite restricted by far. In this paper, we present an efficient method of image code recognition including automatically locating the image code using the hue and saturation values. In our experiments, we use an image code whose design seems most practical among currently commercialized ones. This image code uses six safe colors, i.e., R, G, B, C, M, and Y. We tested for 72 true-color field images with the size of $2464{\times}1632$ pixels. With the color calibration based on the histogram, the localization accuracy was about 96%, and the accuracy of color classification for localized codes was about 91.28%. It took approximately 5 seconds to locate and recognize the image code on a PC with 2 GHz P4 CPU.

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A Study on the Automatic Recognition of a Car License Plate Using The color Information and N4M Feature Matching (칼라 정보와 N4M 특징 매칭을 이용한 차량 번호판 자동 인식에 관한 연구)

  • 이종은;이윤형;김재석;정기봉;오무송
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.151-154
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    • 2000
  • 차량 번호판 영상을 안정적으로 추출하여 인식하는 방법에는 여러 가지 땅법들이 제시되어 왔다. 기존의 연구들은 번호판 영역 추출에는 높은 성공률을 보이고 있으나 상대적으로 문자 인식의 성공률이 그에 미치지 못해서 전체적인 인식 성공률에 저하를 가져오는 경우가 대부분 이었다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 입력 영상의 밝기 보정과 번호판 영역을 추출하고 N4M (Normalized 4 - Mash)을 적용하여 문자인식 처리 시간을 단축시키고 인식글을 향상시킬 수 있었다.

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Face region detection algorithm of natural-image (자연 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘)

  • Lee, Joo-shin
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.7 no.1
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    • pp.55-60
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    • 2014
  • In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. 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. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

Dection Method of Human Face and Facial Components Using Adaptive Color Value and Partial Template Matching (적응적 칼라 정보와 부분 템플릿매칭에 의한 얼굴영역 및 기관 검출)

  • 이미애;류지헌;박기수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.262-264
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    • 2003
  • 얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 입력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 기관을 검출하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 얼굴의 회전, 조영의 변화가 어느 정도 허용되고 피부색 배경이 얼굴에 병합된 경우에도 얼굴영역과 얼굴기관(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법으로, 입력영상에 따른 적응적 칼라 색상정보와 얼굴기관의 부분 템플릿매칭을 조합한 알고리즘을 제안한다. 변환된 HSV 칼라 좌표계상의 대역적 피부색상 정보와 히스토그램을 이용한 적응적 피부색상 정보로 얼굴영역을 검출한 뒤, 얼굴영역 안에서 입술색상 정보로 도출된 입술영역의 X축 기울기를 이용해 회전얼굴을 보정하고, 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿을 이용해 눈을 검출한다.

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Evaluation of color CRT monitor by MTFA (MTFA에 의한 칼라 CRT의 화질 평가)

  • 김태희
    • Korean Journal of Optics and Photonics
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    • v.9 no.3
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    • pp.205-211
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    • 1998
  • The MTF(modulation transfer function) measuring system with a linear CCD(charge coupled-device) was constructed to cvaluate a color CRT(catode ray tube). The measured MTF values were corrected by considering the spectral response and the pixel sizes of CCD. The effects of a spot size, video bandwidth, pitch of shadow mask holes, display luminance, and ambient illumination on image quality were studied. The uniformity of resolution and the contrast Ioss by ambient light of the color CRT monitor were measured, and the results were analyzed by MTFA(modulation threshold area).

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The Area Extraction of Car-Licence Plates using U Component of LUV Color Coordinate System (LUV 칼라 좌표계의 U성분을 이용한 차량 번호판 영역 추출)

  • 정송균;김성준;김정엽;현기호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.641-645
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    • 2003
  • 본 논문은 일반적으로 차량의 번호판이 차종에 따라 녹색계통과 노란색계통 등 일정한 색상을 가지고 있다는 특징을 이용하여, 복합 칼라 좌표계의 성분을 결합한 차량 번호판 영역 추출에 대한 방법을 제안하였다. LUV와 HSI 및 YIQ 칼라 좌표계에서 번호판 영역을 검출하기 위해 사용한 색상은 U, H, Q영역이고 이진화 작업을 위한 임계치 조정의 효율성을 높이기 위해 각 영역의 평균 자기 값을 기준이 되는 값으로 보정하는 방법을 사용하였다. 처리과정의 효율성을 높이기 위해 번호판 후보 영역을 선정하여 번호판 크기의 마스크영역을 수직, 수평 라인으로 검색하여 추출하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 H와 Q성분으로만 실험대상에 대하여 결합한 경우는 72.58%의 추출률을 보인 반면, 제안한 방법인 U와 H 및 Q성분의 결합에 의한 경우는 100%의 추출률을 보였다.

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Real-Time Face Detection, Tracking and Tilted Face Image Correction System Using Multi-Color Model and Face Feature (복합 칼라모델과 얼굴 특징자를 이용한 실시간 얼굴 검출 추적과 기울어진 얼굴보정 시스템)

  • Lee Eung-Joo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.9 no.4
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    • pp.470-481
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    • 2006
  • In this paper, we propose a real-time face detection, tracking and tilted face image correction system using multi-color model and face feature information. In the proposed system, we detect face candidate using YCbCr and YIQ color model. And also, we detect face using vertical and horizontal projection method and track people's face using Hausdorff matching method. And also, we correct tilted face with the correction of tilted eye features. The experiments have been performed for 110 test images and shows good performance. Experimental results show that the proposed algorithm robust to detection and tracking of face at real-time with the change of exterior condition and recognition of tilted face. Accordingly face detection and tilted face correction rate displayed 92.27% and 92.70% respectively and proposed algorithm shows 90.0% successive recognition rate.

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