• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.47 no.1
• /
• pp.73-79
• /
• 2010

Emotion intelligence computing is able to processing of human emotion through it's studying and adaptation. Also, Be able more efficient to interaction of human and computer. As sight and hearing, music & image is constitute of short time and continue for long. Cause to success marketing, understand-translate of humanity emotion. In this paper, Be design of check system that matched music and image by user emotion keyword(irritability, gloom, calmness, joy). Suggested system is definition by 4 stage situations. Then, Using music & image and emotion ontology to retrieval normalized music & image. Also, A sampling of image peculiarity information and similarity measurement is able to get wanted result. At the same time, Matched on one space through pared correspondence analysis and factor analysis for classify image emotion recognition information. Experimentation findings, Suggest system was show 82.4% matching rate about 4 stage emotion condition.

• Journal of Internet of Things and Convergence
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.51-60
• /
• 2024

Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2008.02a
• /
• pp.33-38
• /
• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.155-159
• /
• 2003

최근 들어 SVM(support vector machines)은 기계학습의 분야에서 많은 응용이 이루어지고 있으며 특히 분류(classification)나 회귀(regression)분석의 영역에서 많은 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 입력영상자료(image data)를 분류하고자 한다. RGB 컬러 영상자료가 입력되면 이미지 크기에 관계없이 이미지 자체를 입력패턴으로 인식하고 SVM을 통한 훈련(training)을 거친 결과(weight 들과 bias 추정치)를 이용하여 입력영상자료가 사람인가를 분류할 수 있는 문제를 다룬다. 제안된 방법의 타당성은 152개의 영상자료에 적용하여 분석되었다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.129-136
• /
• 2008

This paper implement image gradient detection algorithm with high-performance DSP. First the NTSC color image convert to B/W image. The image gradient detect with Hough transform after edge detection image from the B/W images. The value of image gradient detection control the servo motor to original position of the NTSC camera if camera base to the left or right tilt.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.430-432
• /
• 2003

카메라를 내장한 휴대용 단말기의 보급과 인터넷 및 무선 네트워크의 급속한 확산으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구체화한 새로운 서비스들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 4개 분야의 학제간 공동연구를 통해 기존 PC 기반의 인터넷 컴퓨팅 환경에서 적용하기 어려웠던 U-Campus 서비스를 제안한다. 이는 UTOPIA 프로젝트의 일부로서 휴대용 단말기와 이미지 기반 센서인 컬러코드를 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅형 캠퍼스 서비스이다. 현재 테스트 베드를 구축하고 U-Profile. U-Messaging 및 U-Campus Tour Guide 서비스를 제공하고 있다. 학생. 교수. 교직원 및 학교 방문자들은 U-Campus환경 하에서 다양한 정보를 PDA, 휴대전화, 스마트폰 등 휴대용 단말기를 통해서 언제, 어디서나 자연스럽게 제공 받을 수 있다.

• Journal of Aerospace System Engineering
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.70-77
• /
• 2022

This paper proposes database generation and management system for small-pixelized airborne target recognition. The proposed system has five main features: 1) image extraction from in-flight test video frames, 2) automatic image archiving, 3) image data labeling and Meta data annotation, 4) virtual image data generation based on color channel convert conversion and seamless cloning and 5) HOG/LBP-based tiny-pixelized target augmented image data. The proposed framework is Python-based PyQt5 and has an interface that includes OpenCV. Using video files collected from flight tests, an image dataset for airborne target recognition on generates by using the proposed system and system input.

• Journal of Fashion Business
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.43-56
• /
• 2010

In the modern 21st century society, the personal image is considered to be very important. As a result, the importance of presenting one's personal image through personal color in fashion and beauty related fields are increasing, and is the most realistic and practical field of color. When the color of the wardrobe and the skin color are in disharmony, that disharmony becomes the source of the lines and wrinkles that appear on one's face, resulting in shades. The boundary that is created when the color of the wardrobe and the skin color are in disharmony, it works negatively on one's image. When color arrangements are close or similar (in harmony) or are in complementary color arrangements or in strong contrasting state (contrasting harmony), it is generally believed to be beautifully harmonious. Personal color assessment is finding colors, through systematic and scientific methods, that improve the personal image by reaching harmony with skin colors that each and every individual are uniquely born with. In this study, one was able to learn the improved visual effects of the face image through creating harmony with the wardrobe and color shade make up and complementary colors that were selected based on personal colors. The base make up, through using the contrasting effects of the complementary colors which represents the supplementing, correcting, and complementing of the face image by contrasting with complementary colors, brings positive changes through correcting the base skin color. It is believed that this study finds its importance in that the improved image that is created by the overall harmony of the wardrobe and body can be used as valuable data in marketing and new product development efforts in the related industries.

• The Optical Journal
• /
• s.104
• /
• pp.75-78
• /
• 2006

사용의 편리성, 신속성, 간편성 등 다양한 장점을 가진 디지털카메라가 필름카메라를 제치고 전세계적으로 급속하게 확산되고 있다. 디지털카메라는 편리하고 신속하게 이미지를 얻을 수 있다는 큰 장점이 있지만 ‘왜곡된 색상’으로 인하여 필름카메라보다 못하다는 평가를 받기도 한다. 이처럼 세계적으로 디지털 카메라, 캠코더 사용자 모두가 겪는 애로점이 바로‘컬러 밸런스(화이트밸런스)’이다. 본 고에서는‘컬러 & 화이트밸런스’를 요약하여‘밸런스로’표현하고자 한다. 문제는 사용자들이 디지털카메라 사용방법에 대하여 대다수가 잘 모르고 있다는 것이다. 많은 프로들과 유저들이 디지털 카메라로 촬영한 사진은 당연히‘후 보정’을 하는 것이 정상인 것처럼 알고 있으며, 심지어 디지털 카메라는‘후 보정’을 위한 카메라인 것으로 잘못 알고 있는 경우가 그것이다. 그러나 좋은 사진은‘후 보정’을 하지 않고서‘원색’을 그대로 표현 할 수 있는 것이‘작품’으로서의 진정한 가치가 있고, 사진의‘예술’인 것이다.고급기종의 디지털 카메라를 보유한 대부분의 사용자들은 카메라의 복잡한 기능 메뉴에 번거로움을 겪고 있다. 보편적으로 오토, 태양, 구름, 노을, 형광등1.2, 백열등, K, 켈빈도, 프리셋 등의 기능이 있으나 대부분 커스텀에서 기본 세트메뉴인‘오토’등의 모드를 선택하여 촬영을 하고 있고, 핵심 기능인‘프리셋’은 사용방법조차 모르고 있는 유저들이 많다. 또한 커스텀 모드의 기본메뉴를 선택하여 촬영을 했을 때 색상이 왜곡되는 것을 디지털 카메라는 당연히 그런 것으로 알고 있으며, 따라서 후보정은 당연한 것으로 대부분이 인식하고 있다. 그중에서 원색의 중요성을 인식하는 일부 사용자들만‘프리셋’기능에서 그레이 카드 등으로 밸런스를 세팅하여 촬영을 하고 있다.그러나 가장 정확한 것으로 알고 수 십 년간 사용해오던 그레이 카드 등을 이용하여 프리셋 모드에서 밸런스를 세팅하여 촬영을 할 경우에도, 카메라에 기본적으로 내장된‘커스텀 모드’보다는 색상이 다소 좋은 것을 알 수 있으나, 정확한 원색의 이미지를 얻기는 매우 어려워, 디지털 카메라의 한계라고까지 표현을 하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.165-170
• /
• 2003

This paper presents an integrated approach to unconstrained face recognition in arbitrary scenes. The front end of the system comprises of a scale and pose tolerant face detector. Scale normalization is achieved through novel combination of a skin color segmentation and log-polar mapping procedure. Principal component analysis is used with the multi-view approach proposed in[10] to handle the pose variations. For a given color input image, the detector encloses a face in a complex scene within a circular boundary and indicates the position of the nose. Next, for recognition, a radial grid mapping centered on the nose yields a feature vector within the circular boundary. As the width of the color segmented region provides an estimated size for the face, the extracted feature vector is scale normalized by the estimated size. The feature vector is input to a trained neural network classifier for face identification. The system was evaluated using a database of 20 person's faces with varying scale and pose obtained on different complex backgrounds. The performance of the face recognizer was also quite good except for sensitivity to small scale face images. The integrated system achieved average recognition rates of 87% to 92%.