• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.669-672
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• 2002

최근 멀티미디어 기술의 급속한 발달로 인해 개인의 신원 확인, 보안 시스템 등의 영역에서 얼굴과 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있다. 기존의 연구에서는 원거리 추적이 어려우며, 연산시간, 잡음(noise), 배경과 조명등에 따라 추적 효율이 낮은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 얼굴 추적을 위한 차 영상 기법(differential image method)을 이용한 분할영역(segmentation region)에서 움직임(motion)과 피부색(skin color) 특성 기반의 객체분할추적(Tracking Of Object segmentation) 방법을 이용하였다. 객체분할추적은 얼굴을 하나의 객체(object)로 인식하고 제안한 방법으로 얼굴 부분만 분할하는 단계와 얼굴특징추출 단계를 적용하여 피부색 기반의 연구에서 나타난 입력영상(Current Frame)에서의 유동적인 피부색의 노출 대한 얼굴 추적 연구의 문제점을 해결했다. 시스템은 현재 컴퓨터에 일반적으로 사용되는 카메라를 이용하여 구현 하였고, 실시간(real-time) 영상에서 비교적 성공적인 얼굴 추적을 하였다[4].

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.86-89
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• 2007

현대 사회의 건강관리 분야에서 기존의 서양의학이 아닌 한의학을 이용하는 것에 관심이 증대되고 있는 실정이다. 이에 한의학의 진단 이론인 사진법 중 가장 뛰어난 망진을 활용한 진단기기의 개발이 의료비 절감 및 국민건강 증진에 기여할 것으로 사료된다. 본 논문에서는 망진 중 찰색을 위한 진단기술 개발을 위한 연구를 진행 하였으며 실험을 위해 일정한 환경을 설정하고 이와 같은 환경에서 임상자료를 수집하여 색상 분석을 실행하고 디지털 색 체계 분석을 위한 연구를 진행하였다. 특히 실험을 통해 찰색에 필요한 오색(흰색, 검정색, 빨간색, 파란색, 노란색)의 추출에 적합한 디지털 색 체계로서 LAB 색체계의 효율성을 밝히고 이를 통한 실제 피부색 비교 및 분석을 진행하였다. 최종적으로 실험의 의한 피부색 분석으로 찰색에 유용한 기준 설정을 행하고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.318-326
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• 2005

This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.

• Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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• v.39 no.4
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• pp.323-327
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• 2013

Various indicators representing skin characteristics such as skin hydration, sebum excretion rate, lightness, and pH are different depending on environmental and genetic factors. However, they are absolute skin indicators and are different from skin characteristics that a person recognizes. Based on this fact, many recent studies have been mainly conducting researches on perspective changes according to changes of absolute skin. This study was proposed not only to find out differences on skin colors of asian by nations, but also to find out whether there was any difference in skin brightness they perceive depending on actual skin color changing. As many as 410 subjects of three Asia nations were participated in this study, and investigated their responses on skin brightness using questionnaire, which was answered their skin color in three different levels. It was also were analyzed how actual skin brightness were changed depending on their perceived skin color changes of subjects. There was a trend showing that the brightness of the actual skin color was increased when participants felt their skin color got brighter regardless of their nationalities. However, there were some differences in color between perceived color and actual color. In addition, there was a different aspect by nations in changes of skin redness and skin yellowness. In conclusion, it was revealed that factors which help people to perceive their own skin brightness were not based on absolute skin brightness, but on different criteria depending on where they are from.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.6
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• pp.7-14
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• 2019

In this paper, we propose a Cascade Classifier face detection method using the Haar-like feature, which is complemented by the Flood Fill algorithm for lossy areas due to illumination and shadow in YCbCr color space extraction. The Cascade Classifier using Haar-like features can generate noise and loss regions due to lighting, shadow, etc. because skin color extraction using existing YCbCr color space in image only uses threshold value. In order to solve this problem, noise is removed by erosion and expansion calculation, and the loss region is estimated by using the Flood Fill algorithm to estimate the loss region. A threshold value of the YCbCr color space was further allowed for the estimated area. For the remaining loss area, the color was filled in as the average value of the additional allowed areas among the areas estimated above. We extracted faces using Haar-like Cascade Classifier. The accuracy of the proposed method is improved by about 4% and the detection rate of the proposed method is improved by about 2% than that of the Haar-like Cascade Classifier by using only the YCbCr color space.

• The Science & Technology
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• v.29 no.3 s.322
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• pp.83-83
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• 1996

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.11a
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• pp.205-206
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• 2001

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.300-303
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• 2007

지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1143-1148
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• 2006

사용자 친화형 유저 인터페이스 구현을 위해 인간의 손 형상을 실시간으로 인식하는 연구의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 인간의 손은 자유도가 크기 때문에 손 형상을 정확히 인식하기란 매우 어렵고 또한 피부색과 유사한 색을 가지는 복잡한 배경에서는 더욱 곤란하다. 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 카메라를 사용하여 피부색 정보에 의한 손 형상을 분할한 후 손가락 끝 점을 찾는다. 찾은 손가락 끝점을 이용하여 방향을 탐지하는 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 템플리트 매칭을 이용하여 손가락 끝 점을 탐색한 후 찾은 손 가락 끝 점과 손목의 중심을 이용하여 전, 후, 좌, 우 방향을 탐지한다. 제안하는 방법을 이용하여 3D가상현실 공간에서의 Navigation에 응용하였으며, 실험결과 전진, 후진 및 좌측, 우측의 방향전환도 매우 좋은 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 마우스, 키보드, 조이스틱 등의 조작 없이 전, 후, 좌, 우 방향전환을 사용자가 직관적으로 지시함으로써 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 제공할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.25 no.3
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• pp.516-524
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• 2001

This dissertation has been intented to grasp the components of personal colors and classify personal colors. The Method of the study was quasi-experimental. In the experiment to evaluate personal colors, the subjects was 315 male and female college students in Taegu and Kyungbuk area. The evaluations were analyzed by SAS and the methods used were descriptive statistics, cluster analysis, T-test. The results obtained were as follows: First, the major components of subjects personal colors were found to be the colors of skin and hair. Secondly personal colors were classified into three types: warm, cool, and ambiguous. Third types of personal colors tended to be different between men and women.