Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.6
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pp.1101-1106
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2008
People who have hearing difficulties suffer from satisfactory mutual interaction with normal people because there are little chances of communicating each other. It is caused by rare communication of people who have hearing difficulties with normal people because majority of normal people can not understand sing language that is represented by gestures and is used by people who have hearing difficulties as a principal way of communication. In this paper, we propose a recognition method of finger language using FCM algorithm in order to be possible of communication of people who have hearing difficulties with normal people. In the proposed method, skin regions are extracted from images acquired by a camera using YCbCr and HSI color spaces and then locations of two hands are traced by applying 4-directional edge tracking algorithm on the extracted skin lesions. Final hand regions are extracted from the traced hand regions by noise removal using morphological information. The extracted final hand regions are classified and recognized by FCM algorithm. In the experiment using images of finger language acquired by a camera, we verified that the proposed method have the effect of extracting two hand regions and recognizing finger language.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.5
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pp.1004-1012
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2007
In this paper, we proposed a new car license plate recognition method using an unsupervised ART2 algorithm with HSI color model. The proposed method consists of two main modules; extracting plate area from a vehicle image and recognizing the characters in the plate after that. To extract plate area, hue(H) component of HSI color model is used, and the sub-area containing characters is acquired using modified fuzzy binarization method. Each character is further divided by a 4-directional edge tracking algorithm. To recognize the separated characters, noise-robust ART2 algorithm is employed. When the proposed algorithm is applied to recognize license plate characters, the extraction rate is better than that of existing RGB model and the overall recognition rate is about 97.4%.
Currently, BIPV (Building Integrated Photovoltaic) design technology lacks analysis function at the planning stage, and there is a lack of understanding and reliability of BIPV design method and system for building designers. To design and consider various building integrated solar design alternatives, the color of building integrated solar is often monotonous or does not match the design direction of the building. In this study, architectural designers can select various color modules in the planning and design process of the building and analyze the characteristics of color module solar cells and compare and analyze the actual solar radiation and predicted solar radiation in Republic ofKorea Seoul to reduce the confusion of design methods. By building a BIM design integrated system that can prove the quality of the building and analyze the shading analysis and power generation performance architecturally, it can improve the reliability of color module solar cell applicability that can express aesthetics in buildings and the predicted solar power generation capacity of each region. In the initial design stage, based on the empirical data of the BIPV system, it is possible to analyze the power generation performance for each installation angle and installation direction by analyzing the surrounding environment and the installation area, and accurately determine the appropriateness of the design accordingly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.439-445
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2021
Low-cost, ultra-high-speed cameras, made possible by the development of image sensors and small displays, can be very useful in image processing and pattern recognition. This paper introduces an algorithm that corrects irregular lighting from a high-speed image that is continuously input with a slight time interval, and which then obtains an exposed skin color region that is the area of interest in a person from the corrected image. In this study, the non-uniform lighting effect from a received high-speed image is first corrected using a frame blending technique. Then, the region of interest is robustly obtained from the input high-speed color image by applying an elliptical skin color distribution model generated from iterative learning in advance. Experimental results show that the approach presented in this paper corrects illumination in various types of color images, and then accurately acquires the region of interest. The algorithm proposed in this study is expected to be useful in various types of practical applications related to image recognition, such as face recognition and tracking, lighting correction, and video indexing and retrieval.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.7
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pp.972-980
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2022
The butterfly species recognition technology based on machine learning using images has the effect of reducing a lot of time and cost of those involved in the related field to understand the diversity, number, and habitat distribution of butterfly species. In order to improve the accuracy and time efficiency of butterfly species classification, various features used as the inputs of machine learning models have been studied. Among them, branch length similarity(BLS) entropy or color intensity entropy methods using the concept of entropy showed higher accuracy and shorter learning time than other features such as Fourier transform or wavelet. This paper proposes a feature extraction algorithm using RGB color intensity entropy for butterfly color images. In addition, we develop butterfly recognition systems that combines the proposed feature extraction method with representative ensemble models and evaluate their performance.
This study aims to investigate the characteristics of Chinese consumers, who are growing up as the global biggest consumption market, according to G sensibility types, and to provide the data base for China market by analyzing the consuming pattern per sensibility and the preferred color. For the investigation, the survey on G sensibility and consuming pattern was conducted for consumers in four cities of China. As a result of classification of G sensibility types, it was found that Chinese consumers tended to behave in accordance with their values and identities and the most general type in them was G1 pursuing the reasonable and logical consumption, unlike Korean consumers who tended to be shown as G3 for the most general type according to the preceding study. As to characteristic of consumption, Chinese consumers preferred to purchase clothes from the department store, and in case of G2 type, the characteristics was corresponded with Actionist's character which shows the wide range of behavior and high-consumption, by preferring the road-shop next to the department store. Chinese consumers tended to purchase the clothes on the basis of their preferred colors, and especially it was shown that achromatic color was very commonly preferred. Also the black color was on the highest preference, and white, dark gray and light gray were followed. Meanwhile, in chromatic color, it was found that brown, orange, red and blue were preferred in order, and in case of G4, it was found that they preferred more various colors compared to the other types. This result could be used as the data base for the marketing strategy of fashion design industry and the related companies, as well as the new communication method for the consumers.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.3
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pp.62-70
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2011
Nowadays image sensor is an essential component in many multimedia devices, and it is covered by a color filter array to filter out specific color components at each pixel. We need a certain algorithm to combine those color components reconstructed a full color image from incomplete color samples output from an image sensor, which is called a demosaicking process. Most existing demosaicking algorithms are developed for ideal image sensors, but they do not work well for the practical cases because of dissimilar characteristics of each sensor. In this paper, we propose a new demosaicking algorithm in which the color filter characteristics are fully utilized to generate a good image. To demonstrate significance of our algorithm, we used a commerically available sensor, CBN385B, which is a sort of Honeycomb-style CFA(Color Filter Array) CCD image sensor. As a performance metric of the algorithm, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) and RGB distribution of the output image are used. We first implemented our algorithm in C-language for simulation on various input images. As a result, we could obtain much enhanced images whose PSNR was improved by 4~8 dB compared to the commonly idealized approaches, and we also could remove the inclined red property which was an unique characteristics of the image sensor(CBN385B).Then we implemented it in hardware to overcome its problem of computational complexity which made it operate slow in software. The hardware was verified on Spartan-3E FPGA(Field Programable Gate Array) to give almost the same performance as software, but in much faster execution time. The total logic gate count is 45K, and it handles 25 image frmaes per second.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.5
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pp.143-151
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2016
The aim of this study is to investigate the optimal algorithm to extract medical radiation induced pixel signal from complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) sensors of smartphones camera. The pixel intensity and pixel number of smartphone camera were measured as the X-ray dose was increased. The front camera of the smartphone camera has low noise property and excellent dose response as compared to the back camera of the smartphone. The indirect method which uses scintillation crystal in front of the smartphone camera, couldn't improve the X-ray detection efficiency as compared to the direct method which does not use any scintillator in front of the smartphone camera. When we used the algorithm which employing threshold level on the pixel intensity and pixel number, the dose linearity was more higher for the pixel intensity rather for the pixel number. The use of pixel intensity of Y color component which represents the grey scale, would be efficient in terms of the radiation detection efficiency and reducing the complexity of the image processing. We expect that the radiation dose monitoring can be managed effectively and systematically by using the proposed radiation detection algorithm, thus eventually will contribute to the public healthcare.
The use of synthetic resins in ceramic restoration poses several challenges, including aging and potential damage to artifacts, which has raised the need to investigate new materials and restoration methods. This study set out to incorporate full color 3D printing into the 3D digital technology-based restoration method, an emerging approach currently being researched, and to print out missing parts with color information. After examining material physical properties with an experiment, the investigator printed out missing parts from a white porcelain vessel and grayish-blue-powdered celadon plate and compared them in chromaticity and brilliance. The experimental results show that the outputs had comparable tensile strength to the original restoration materials, whereas the recorded compressive strength was approximately 1.4~2 times higher than that of the original restoration materials. According to the NIST table of color difference values, the white porcelain vessel was visible at ΔE*ab 1.55, and the grayish-blue-powdered celadon plate was perceivable at 3.34. Even though it was impossible to express the colors accurately owing to printer limitations, this non-contact approach reduced the possibility of damage to the minimum. In conclusion, it can be applied to objects with a high chance of damage or generate display effects through purposeful color differentiation in missing parts.
A color filter was proposed and demonstrated by incorporating a subwavelength patterned 1-dimensional grating in poly silicon. It was produced by employing the laser interference lithography method, providing much wider effective area compared to the conventional e-beam lithography. A $SiO_2$ layer was introduced on top of the silicon grating layer as a mask for the etching of the silicon, facilitating the etching of the silicon layer. It was theoretically found that the selectivity of the filter was also improved thanks to the oxide layer. The parameters for the designed device include the grating pitch of 450 nm, the grating height of 100 nm and the oxide-layer height of 200 nm. As for the fabricated filter, the spectral pass band corresponded to the blue color centered at 470 nm and the peak transmission was about 40%. Within the effective area of $3{\times}3mm^2$, the variation in the relative transmission efficiency and in the center wavelength was less than 10% and 2 nm respectively. Finally, the influence of the angle of the incident beam upon the transfer characteristics of the device was investigated in terms of the rate of the relative transmission efficiency, which was found to be equivalent to 1.5%/degree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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