정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
Most general content-based image retrieval techniques use color and texture as retrieval indices. Spatial information is not used to color histogram and color pair based on color retrieval techniques. This paper proposes the selection of a set of representative in the duplicated color histogram, the analysis of spatial information of the selected colors and the image retrieval process based on the duplicated color histogram and spatial information. Two color historgrams for background and object are used in order to decide on color selection in the duplicated color histogram. Spatial information is obtained using a maximum entropy discretization. A retrieval process applies to duplicated color histogram and spatial to retrieve input images and relevant images. As the result of experiment of the image retrieval, improved color his togram and spatial information method hs increased the retrieval effectiveness more the color histogram method and color pair method.
Motion segmentation is a fundamental technique for analysing image sequences of real scenes. A process of identifying moving objects from data is a typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose motion segmentation that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter (AMF) was chosen to perform background modeling. Motion segmentation in this paper covers RGB video data.
Motion segmentation is a fundamental technique for analysing image sequences of real scenes. A process of identifying moving objects from data is a typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose motion segmentation that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter(AMF) was chosen to perform background modeling. Motion segmentation in this paper covers RGB video data.
This paper proposes a new method for the recognition of resistor color band using a color segmentation in a HSI color model. The proposed method firstly segments a resistor in a chromatic color as a ROI from a background. Secondly, the color bands of the resistor are segmented by vertical projection profile using both the intensity and the saturation differentiation and finally, it recognizes the colors of the segmented color bands using hue, saturation and intensity values. The final results are the value of the resistor and the names of the recognized color. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various resistor images. The results show that the proposed method is successful for the recognition of resistor color band.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
본 연구는 개개인의 색채 경험을 고려하여 개발되는 게임 컨셉 아트를 기호학적 측면에서 분석한 것이다. 프랑크 만케의 여섯 단계의 색경험 피라미드를 크게 세 가지로 분류하여 게임 컨셉 아트가 각 단계에 어떻게 부합하는지 알아보고, 롤랑 바르트의 신화론-기호의 의미작용 모델을 이용하여 각 단계의 컨셉 아트의 기표, 기의의 의미작용 및 새로 도출되는 기호의 특징을 알아보았다. 그 결과 색상으로 배경 스테이지의 난이도를 인지할 수 있도록 만들어주거나, 특정 인상을 가질 수 있도록 의도할 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 게임 개발에서 의도하고자 하는 것이 구현되는 게임 컨셉 아트를 통해 다양한 색의 조합으로 인상뿐만이 아닌 게임의 편리함을 제시하는 등 게임 컨셉 아트의 다양한 기능과 가능성을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 Dominant 컬러쌍 정보를 이용한 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체를 포함한 영상 전체에 대해 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 후 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 평탄 컬러 영역들이 이웃하고 있는 경계부분에서의 Dominant 컬러쌍 정보를 추출하여 특징값으로 사용하였으며, 유사도는 색상을 이용한 Color Correlogram 방법을 사용하였다. 제안하는 Dominant 컬러쌍 특징값은 이동, 회전, 그리고 크기변화에 강건한 특성을 갖는다. 질의 객체 영상에 대해서 DB내에 있는 각각의 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경 컬러에 의해 영상이 잘못 검출되는 오류가 줄고, 검색 성능이 향상됨을 실험을 통해 확인하였다.
This study focuses on practical appliance of color therapy to skin care. After visiting the notion of color therapy and skin care, this study considers the ideas and background theories for diagnosis of constitution and skin. Cosmic duals force five element theory developed in China was the first introduction; Ayurvedic medicine and seven chakra notion are examined. Cosmic duals force five element theory, an idea describing the composition and movement rule of the cosmic components, adopted five colors(white, yellow, red, blue, and black) for cure purposes. In future, mental effect of the color is examined in the latter part of this study. The practice of the color therapy assigns solarized cream treatment and photo therapy, simultaneously proposes the use of color therapy to the skin care. For the diagnosis of the constitution, cosmic duals force five element theory and ayurvedic medicine are followed in a sequence. Cosmic duals force five element theory introduces five colors. Constitution medicine considers four types, ayurvedic medicine adopts three types, and seven colors are mentioned as chakra colors. Such a variations lead to possible disagreement on constitution analysis and driven colors. This study adopts the above methodologies for selecting potential color therapy for skin care. Adopt of selected cases are purely a part of the proposal. Initially, examined theories serve as a pilot for selecting a representative hypothesis. Followed selection of constitution and matched color for the use of the skin care are the scope of this study. In summary, background methodologies are implemented for the calculation of color therapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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