• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.308-315
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• 2003

This paper proposes an approach integrating multiple segmentation methods in a systematic way, which can improve overall accuracy without deteriorating accuracy of highly confident segments of boundaries generated by constituent methods. A segmentation method produces boundary segments, which are then evaluated with an evaluation function considering pros/cons of the current and next methods to apply. Boundary segments with low confidence are replaced by a next method while the other segments are kept. These steps are repeated until all segmentation methods are applied. The proposed approach is implemented for the segmentation of muscles in the Visible Human color images. A Balloon method, a minimum cost path finding method, and a Seeded Region Growing method are integrated. The final segmentation results showed improvements in both overall evaluation and segment-based evaluation.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.18 no.2
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• pp.9-15
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• 2012

In this paper, we propose a method to segment a color image into several meaningful regions. We suppose that the meaningful region has a set of colors with high frequency in the color image. To find these colors, the color image is represented as several sets of color points in RGB space. And when we use the density of points defined in this method, color belonging to a dense region of color points in RGB space refers to the color that appeared frequently in the image. Eventually, we can find meaningful regions by looking for regions with high density of color points using our level set function in RGB space. However, if a meaningful region does not have a contiguous region of the sufficient size in the image, this is not a meaningful region but meaningless region. Thus, the pixels in the meaningless region are assigned to the biggest meaningful region belonging to its neighboring pixels in the color image. Our method divides the color image into meaningful regions by applying the density of color points to level set function in RGB space. This is different from the existing level set method that is defined only in 2D image.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.501-508
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• 2002

In this paper, we propose a content-based image retrieval using the color ratio and moment of object region. We acquire an optimal spatial information by the region splitting that utilizes horizontal-vertical projection and dominant color. It is based on hypothesis that an object locates in the center of image. We use color ratio and moment as feature informations. Those are extracted from the splitted regions and have the invariant property for various transformation, and besides, similarity measure utilizes a modified histogram intersection to acquire correlation information between bins in a color histogram. In experimental results, the proposed method shows more flexible and efficient performance than existing methods based on region splitting.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1970_1971
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• 2009

한의학에서 혀는 장부의 건강 상태를 표면적으로 보여주는 중요한 요소 중의 하나이다. 특히 장부가 혀의 영역에 연결이 되어 각 장부의 특성을 파악하는데 매우 요긴하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 비침습적으로 카메라와 조명 장치를 이용한 설진기를 이용하여 객관적으로 혀 영역을 촬영하고 진단을 위한 혀 영역의 객관적인 지표를 자동으로 찾는 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서 가장 중요한 일은 혀의 컬러 요소를 파악하여 정확한 위치를 찾아내는 것이다. 컬러를 색상, 채도, 명암으로 분해하고 지역 영역의 히스토그램을 분석하여 분할 임계값을 선택, 전체 영역을 분할한다. 결론적으로 이 방법은 설태가 있는 영역을 찾아내고 설태의 종류를 구분하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.185-187
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• 2007

본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.299-302
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• 2001

이미지 검색 시스템이란 이미지가 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 이미지를 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 이미지의 컬러와 형태를 기반으로 한 브랜드 이미지 검색 시스템을 제시한다. 이미지를 영역별로 분할하여 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용하고 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.142-145
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• 2008

This paper proposes a computationally efficient algorithm for color image segmentation using self-organizing map(SOM) and grassfire algorithm. We reduce a computation time by decreasing the number of input neuron and input data which is used for learning at SOM. First converting input image to CIE $L^*u^*v^*$ color space and run the learning stage with the SOM-input neuron size is three and output neuron structure is 4by4 or 5by5. After learning, compute output value correspondent with input pixel and merge adjacent pixels which have same output value into segment using grassfire algorithm. The experimental results with various images show that proposed method lead to a good segmentation results than others.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.461-463
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• 2023

MZ세대를 중심으로 자기관리를 열심히 하는 사람들이 증가함에 따라 화장의 기본이 되는 개인 피부톤(퍼스널 컬러)을 찾는 것이 중요시되고 있다. 현재 대다수 사람은 자신에게 어울리는 퍼스널 컬러를 찾기 위해 높은 비용을 지불하여 전문가를 이용하거나 객관적이고 정량화된 기준 없이 오랜 시간을 투자하여 스스로 퍼스널 컬러를 찾는 등 시간과 비용 측면에서의 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 이미지 기반 인공지능 기술(객체 탐지, 객체 분할, BeautyGAN)을 적용하여 데이터 기반의 정량적인 기준을 생성하고, 퍼스널 컬러에 알맞은 화장품 추천 웹 서비스를 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.3
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• pp.319-326
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• 2004

In this paper, we propose color image segmentation by region merging method preserving the boundary of an object. The proposed method selects initial region by using quantized image's index map after vector quantizing an original image. After then, we merge regions by applying boundary restricted factor in order to consider the boundary of an object in HSI color space. Also we merge the regions in RGB color space for non-processed regions in HSI color space. And we reduce processing time by decreasing iterative process in region merging algorithm. Experimental results have demonstrated the superiority in region's segmentation results and processing time for various images.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.43 no.2
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• pp.39-48
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• 2006

This paper is proposed the wavelet morphology algorithm with the spatial auto-object segmentation concept and the clustering concept. When it is segmented the color face by using the proposed algorithm, it is made to the simple image. Also, it is used the spatial quality in order to segment and detect the image as a real time without the user's manufacturing. This removed a small part that is regarded as a noise in image by HSV color model and applied the wavelet morphology to remove a part excepting for the face image. In this paper, it is made a comparison between the wavelet morphology algorithm and the morphology algorithm. And It is showed to accurately detect the face object parts in the image appled to HSV color space model.