본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.
본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.
본 논문에서는 DIP 연산자를 이용한 컬러 스케치 영상 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 RGB 컬러 영상을 HSV 컬러 영상으로 변환한 다음 밝기 성분인 V 성분 영상에 DIP 연산자를 적용하여 V 성분 스케치 영상을 추출한다. 추출된 V 성분 스케치 영상은 시각적 편의를 위하여 반전과 대비 신장 과정을 거친다. S 성분 영상은 출력 컬러 스케치 영상의 컬러가 입력 영상의 컬러와 같으면서 약간 진하게 나타나도록 향상 과정을 거친다. 이들 S 성분 및 V 성분 영상들은 원래의 H 성분 영상과 함께 RGB 컬러 영상으로 변환되어 출력 컬러 스케치 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 영상에 대하여 원 영상의 컬러를 잘 살리면서 손으로 그린 스케치화와 유사한 컬러 스케치 영상을 생성함을 보여준다.
2007년 복사기를 기반으로 한 복합기와 프린터를 포함한 사무기기 시장의 화두는 '컬러화' 와 '솔루션화' 에 맞춰진다. 예전에는 컬러기로 진행에 있어 걸림돌이 가격이었다면 요즘에는 흑백복사기의 1.5배 수준까지 가격이 떨어진 컬러제품이 속속 등장하면서 사무환경에서 컬러기는 하나의 대세가 됐다. 또한 솔루션은 선택이 아닌 필수요인으로 대두되고 있는 상황이다. 이미 복사기 업체와 프린터 업체들은 '솔루션 제공 및 컨설팅 업체' 로 변신을 선언하고 단순 기기 판매방식에서 벗어나 사무환경에 비용과 생산성을 따져 '맞춤 환경' 을 컨설팅 하는 업체로 발 벗고 나선지 오래다. 특히 관공서 및 대기업 등을 중심으로 총소요비용 절감을 통한 기업 생산성 혁신에 관심이 모아지면서 이러한 기업 프린팅 솔루션 시장을 타깃으로 보안과 통합관리, 총소요비용의 절감 등에 초점을 맞춘 메이커들의 솔루션 마케팅 경쟁이 더욱 치열할 것으로 보인다.
인간 사이의 상호작용이 증대됨에 따라 명함과 같은 인적 정보의 교환도 더욱더 많아지고 있으며 이에 따른 효율적 사용과 관리에 어려움이 커지고 있다. 그러므로 인적정보를 디지털화하여 실세계와 사이버세계를 연결하여 관리할 수 있다면 보다 다양하고 편리한 서비스를 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 컬러 코드를 이용한 온.오프라인 통합 개인정보 관리 시스템인 CPIMS(Colorcode personal Information Management System)를 개발하였다. 사용자는 컬러 코드가 인쇄된 명함을 받았을 때 명함 중인의 개인 정보를 주소록에 자동으로 입력 받을 수 있게 된다. 그리고 명함주인의 정지화상 및 동영상이나 음성메시지 등과 같은 부가 정보도 제공받을 수 있는 특징을 가진다. 이러한 원리는 명함에 부착된 컬러 코드를 PC 카메라를 사용하여 인식하게 하고 상응하는 정보를 데이터베이스에서 불러오는 것이다. PC 카메라의 보급과 PDA, IMA-2000 등의 카메라가 장착되는 이동컴퓨팅 장비의 사용이 확대되고 있으므로 본 논문에서 제안한 시스템은 온.오프라인을 통합하는 효과적인 미디어 시스템이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.
최근 소형 인쇄기의 다색화가 두드러지면서 전 세계적으로 확산될 움직임을 보이고 있다. 특히 대형 인쇄기 시장을 주도하고 있는 메이커들이 4도 이상 소형 컬러인쇄기의 신제품을 출시하는 한편 단색 소형인쇄기를 공급하던 일본 업체들도 컬러인쇄기 공급에 주력하고 있어 앞으로 메이커간 공급경쟁이 더욱 불이 붙을 것으로 전망되고 있다. 이에 본지에서는 최신 데이터를 기초로 A3사이즈를 포함한 4절 이하 소형 인쇄기시장의 실태를 파악, 앞으로 어떤 방향으로 진행돼 나갈 지에 대해 정리했다.
본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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