Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.2
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pp.102-108
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2011
The existing vessels lighting control system has several problems, which are complexity of construction and high cost of establishment and maintenance. In this paper, We designed low cost and high performance lighting control system at digital vessel environment. We proposed a system which recognize the user's emotions after obtaining the biological informations about user's bio information(pulse sensor, blood pressure sensor, blood sugar sensor etc) through wireless sensors controls the LED Lights. This system classified emotions using backpropagation algorithm. We chose 3,000 data sets to train the backpropagation algorithm. As a result, obtained about 88.7% accuracy. And the classified emotions find the most appropriate point in the method of controlling the waves or frequencies to the red, green, blue LED Lamp comparing with the 20-color-emotion models in the HP's 'The meaning of color' and control the brightness or contrast of the LED Lamp. In this method, the system saved about 20% of the electricity consumed.
Islam, Mohammad Khairul;Jahan, Farah;Min, Jae-Hong;Baek, Joong-Hwan
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.12-20
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2011
In this paper, we propose an efficient object detection and classification algorithm for video surveillance applications. Previous researches mainly concentrated either on object detection or classification using particular type of feature e.g., Scale Invariant Feature Transform (SIFT) or Speeded Up Robust Feature (SURF) etc. In this paper we propose an algorithm that mutually performs object detection and classification. We combinedly use heterogeneous types of features such as texture and color distribution from local patches to increase object detection and classification rates. We perform object detection using spatial clustering on interest points, and use Bag of Words model and Naive Bayes classifier respectively for image representation and classification. Experimental results show that our combined feature is better than the individual local descriptor in object classification rate.
The Image sensor of digital still camera has a limited dynamic range. In high dynamic range scenes, a picture often turns out to be underexposed or overexposed. Retinex algorithm based on the theory of the human visual perception is known to be effective contrast enhancement technique. However, it happens the unbalanced contrast enhancement which is the global contrast increased, and the local contrast decreased in the high dynamic range scenes. In this paper, to enhance the both global and local contrast, we propose the weight mapping retinex algorithm. Weight map is composed of the edge and exposure data which are extracted in the each retinex image, and merged with the retinex images in the fusion processing. According to the output picture comparing and numerical analysis, the proposed algorithm gives the better output image with the increased global and local contrast.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.5
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pp.123-131
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2016
To capture color and near-infrared images simultaneously, a multi-spectral filter array(MSFA) sensor is used. This is because an NIR band gives additional invisible information to human eyes to see subject under extremely low light level. However, because lenses have different refractive indices for different wavelengths, lenses may fail to focus widely different rays to the same convergence point. This is why a chromatic aberration(CA) problem occurs and images are degraded. In this paper, the image restoration algorithm for an MSFA image, which removes the CA problem, is presented. The obtained MSFA image is filtered by the estimated low-pass kernel to generate a base image. This base image is used to remove CA problem in multi-spectral(MS) images. By modeling the image degradation process and by using the least squares approach of the difference between the high-frequencies of the base and MS images, the desired high-resolution MS images are reconstructed. The experimental results show that the proposed algorithm performs well in estimating the high-quality MS images and reducing the chromatic aberration problem.
This paper presents an approach for detecting and measuring human skin pigmentation. In the proposed scheme, we extract a skin area by a GMM-EM clustering based skin color model that is estimated from the statistical analysis of training images and remove tiny noises through the morphology processing. A skin area is decomposed into two components of hemoglobin and melanin by an independent component analysis (ICA) algorithm. Then, we calculate the intensities of hemoglobin and melanin by using the projection transformed block coefficient and determine the existence of skin pigmentation according to the global and local distribution of two intensities. Furthermore, we measure the area and density of the detected skin pigmentation. Experimental results verified that our scheme can both detect the skin pigmentation and measure the quantity of that and also our scheme takes less time because of the location histogram.
This paper suggests techniques to enhance coding time which is a problem in traditional fractal compression and to improve fidelity of reconstructed images by determining fractal coefficient through adaptive selection of block approximation formula. First, to reduce coding time, we construct a linear list of domain blocks of which characteristics is given by their luminance and variance and then we control block searching time according to the first permissible threshold value. Next, when employing three-level block partition, if a range block of minimum partition level cannot find a domain block which has a satisfying approximation error, There applied to 24-bpp color image compression and image techniques. The result did not occur a loss in the image quality of the image when using the encoding method, such as almost to the color in the YIQ image compression rate and image quality, such as RGB images and showed good.
In the car design process, Interior color scheme is one of the important factors that determined consumer's emotional evaluation with a car styling. The systematic research on the car interior color planning may be not achieved in spite of its importance because it is difficult to simulate color scheme before deciding final prototype. The various alternative of color scheme can be simulated and evaluated in early stage of car design process based on upgraded performance of computer hardware and advance41 co-work system. This study proposed a color coordinate support system for car interior color design to support designer based on emotional scale of color image. Color coordinate support system have four kinds of module, that is, the information acquisition module for gathering user's emotional data, the evaluation module for analyzing relation of color impressions and color attributes, the simulation module for supporting color coordinate design, and the evaluation support module for testing final color alternatives.
To find suitable color for an individual is very important in personal image-making. In recent years, the importance and role of personal image is also more emphasized. This study deals with the necessity d personal color system and the proposal of color which looks nice on a person as a result d personal color system. It also includes the method of making personal image by balancing between and using both favorite color and unfavorite color. Besides, I study how does the color image affect the personal appearance image in this paper. From clinical experiments, I concluded as follow. First, Each person has his suitable color. When the color is used, the color, pimples, flows and so on are covered and defects of his face are made up for. Second, By changing the factors of his own original color-group and decision factors - color d skin, hair, eye, etc -, I can change personal color-group. Third, The image of color affects the personal appearance image, when it used in make-up and hair-color. Considering above results, If one uses one's suitable color, one will complement defects done's face and improve merits of one's. Besides, One will be more confident and active by using one's suitable color.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.175-186
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2018
Due to global warming, various natural disasters such as floods and localized heavy rains are increasing. If a natural disaster can be detected and analyzed in advance and effectively, it can prevent enormous damage due to natural disasters. Recent development in visual sensor technologies has encouraged various studies on monitoring environments including rivers. In this paper, we propose a method to detect river regions from river images which can be exploited for river surveillance systems using video sensor networks. In the proposed method, we first analyze the color properties of the river region and the background region of a image and then propose a way to select the proper color channel and binarize the image to detect the river region. It is shown by experimental results that the proposed method is simple but detects river regions accurately.
Image fusion techniques are widely used to integrate a lower spatial resolution multispectral image with a higher spatial resolution panchromatic image. However, the existing techniques either cannot avoid distorting the image spectral properties or involve complicated and time-consuming decomposition and reconstruction processing in the case of wavelet transform-based fusion. In this study a simple spectral preserve fusion technique: the Smoothing Filter-based Replacement(SFR) is proposed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. By using a ratio between a higher resolution image and its low pass filtered (with a smoothing filter) image, spatial details can be injected to a co-registered lower resolution multispectral image minimizing its spectral properties and contrast. The technique can be applied to improve spatial resolution for either colour composites or individual bands. The fidelity to spectral property and the spatial quality of SFM are convincingly demonstrated by an image fusion experiment using IKONOS panchromatic and multispectral images. The visual evaluation and statistical analysis compared with other image fusion techniques confirmed that SFR is a better fusion technique for preserving spectral information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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