In the intelligent video surveillance, recognizing the moving objects is important issue. However, the conventional moving object recognition methods have some problems, that is, the influence of light, the distinguishing between similar colors, and so on. The recognition methods for the moving objects using depth information have been also studied, but these methods have limit of accuracy because the depth camera cannot measure the depth value accurately. In this paper, we propose a recognition method for the moving objects by using both the depth and the color information. The depth information is used for extracting areas of moving object and then the color information for correcting the extracted areas. Through tests with typical videos including moving objects, we confirmed that the proposed method could extract areas of moving objects more accurately than a method using only one of two information. The proposed method can be not only used in CCTV field, but also used in other fields of recognizing moving objects.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.2
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pp.97-102
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2002
In this paper, we propose the technique for recognizing the human s emotion by using the CCD color image. To do this, we first get the face image by using skin-color from the original color image acquired by the CCD camera. And we propose the method for finding man s feature points(eyebrows, eye, nose, mouse) from the face image and the geometrical method for recognizing human s emotion (surprise, anger, happiness, sadness) from the structural correlation of man s feature feints. The proposed method in this paper recognize the human s emotion by learning the neural network. Finally, we have proven the effectiveness of the Proposed method through the experimentation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.6
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pp.562-570
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2012
This paper proposes a robust object tracking algorithm using object features and on-line learning based particle filter for mobile robots. Mobile robots with a side-view camera have problems as camera jitter, illumination change, object shape variation and occlusion in variety environments. In order to overcome these problems, color histogram and HOG descriptor are fused for efficient representation of an object. Particle filter is used for robust object tracking with on-line learning method IPCA in non-linear environment. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments with DBs acquired in variety environment. The experiments show that the accuracy performance of particle filter using combined color and shape information associated with online learning (92.4 %) is more robust than that of particle filter using only color information (71.1 %) or particle filter using shape and color information without on-line learning (90.3 %).
In addition to their function, there is growing interest in esthetics of restorations for teeth from fracture and loss. Because the perception of color depends on a lot of factors such as light source, object, observer and so on. It is difficult to make an objective expression. Therefore the using of mechanical equipment is recommended to exclude these variables and observer's vias. This study was carried out to evaluate the teeth color with a newly developed digital camera and to suggest a way to solve its flaws. After photo-taking and storaging the images of normal teeth into a computer, color spaces were examined with an image analysis system, Adobe Photoshop 3.04 and a statistical significance was determined between groups in term of teeth positions and ages. Results were as follow ; 1. Central incisor looked darker than lateral incisor(p<0.05), but lateral incisor and canine showed a similar lightness. 2. Central incisor showed more greenish color than lateral incisor and canine(p<0.05). 3. Canine showed higher yellowish value than central and lateral incisors(p<0.05). 4. Central incisor and canine showed no difference with aging. But in lateral incisor, teeth in fifth decade were lighter than those of third(p<0.05) and teeth in third decade were more reddish and yellowish than those of fourth decade(p<0.05).
Son Chang-Hwan;Park Kee-Hyon;Lee Cheol-Hee;Ha Yeong-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.3
s.309
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pp.25-33
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2006
This paper proposed device-independent color matching algorithm based on the 3D RGB lookup table (LUT) between mobile camera and mobile LCD (Liquid Crystal Display) to improve the color-fidelity. Proposed algorithm is composed of thee steps, which is device characterization, gamut mapping, 3D RGB-LUT design. First, the characterization of mobile LCD is executed using the sigmoidal function, different from conventional method such as GOG (Gain Offset Gamma) and S-curve modeling, based on the observation of electro-optical transfer function of mobile LCD. Next, mobile camera characterization is conducted by fitting the digital value of GretagColor chart captured under the daylight environment (D65) and tristimulus values (CIELAB) using the polynomial regression. However, the CIELAB values estimated by polynomial regression exceed the maximum boundary of the CIELAB color space. Therefore, these values are corrected by linear compression of the lightness and chroma. Finally, gamut mapping is used to overcome the gamut difference between mobile camera and moible LCD. To implement the real-time processing, 3D RGB-LUT is designed based on the 3D RGB-LUT and its performance is evaluated and compared with conventional method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.2
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pp.155-160
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2014
In this paper, an algorithm using RGB-depth camera is proposed to detect smoke in interrior. RGB-depth camera, the Kinect provides RGB color image and depth information. The Kinect sensor consists of an infra-red laser emitter, infra-red camera and an RGB camera. A specific pattern of speckles radiated from the laser source is projected onto the scene. This pattern is captured by the infra-red camera and is analyzed to get depth information. The distance of each speckle of the specific pattern is measured and the depth of object is estimated. As the depth of object is highly changed, the depth of object plain can not be determined by the Kinect. The depth of smoke can not be determined too because the density of smoke is changed with constant frequency and intensity of infra-red image is varied between each pixels. In this paper, a smoke detection algorithm using characteristics of the Kinect is proposed. The region that the depth information is not determined sets the candidate region of smoke. If the intensity of the candidate region of color image is larger than a threshold, the region is confirmed as smoke region. As results of simulations, it is shown that the proposed method is effective to detect smoke in interior.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1C
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pp.36-45
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2006
In this paper, multiview calibration system for an effective 3D display is proposed. This system can be obtain 4-view image from multiview camera system. Also it can be rectify lens and camera distortion, error of bright and color, and it can be calibrate distortion of geometry. In this paper, we proposed the signal processing skill to calibrate the camera distortions which are able to take place from the acquisited multiview images. The discordance of the brightness and the colors are calibrated the color transform by extracting the feature point, correspondence point. And the difference of brightness is calibrated by using the differential map of brightness from each camera image. A spherical lens distortion is corrected by extracting the pattern of the multiview camera images. Finally the camera error and size among the multiview cameras is calibrated by removing the distortion. Accordingly, this proposed rectification & calibration system enable to effective 3D display and acquire natural multiview 3D image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.396-399
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2009
In this paper, we present a method to define a color similarity between color images using Octree-based quantization and similar color integration. The proposed method defines major colors from each image using Octree-based quantization. Two color palettes to consist of major colors are compared based on Euclidean distance and similar color bins between palettes are matched. Multiple matched color bins are integrated and major colors are adjusted. Color histogram based on the color palette is constructed for each image and the difference between two histograms is computed by the weighted Euclidean distance between the matched color bins in consideration of the frequency of each bin. As an experiment to validate the usefulness, we discriminated the same clothing from CCD camera images based on the proposed color similarity analysis. We retrieved the same clothing images with the success rate of 88 % using only color analysis without texture analysis.
Color rendition method is necessary for improving the low contrast images which are achieved by PDA, mobile phone camera or PC camera. There are some methods for color rendition. However, after correcting the color, image quality degradations, such as graying-out, halo-artifact and color noise, may occur. In order to overcome these problems, this paper proposes a retinex-based color rendition method. The proposed method uses the HSV color coordinate system to avoid the graying-out, and the advanced image formation model to reduce the halo-artifact in which the image is divided into three components as the global illumination, the local illumination, and reflectance. The experiment results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conveniently method.
Park, Byung-Seo;Kim, Kyung-Jin;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.4
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pp.598-608
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2020
In this paper, we propose a color correction technique for images acquired through a multi-view camera system for acquiring a 3D model. It is assumed that the 3D volume is captured indoors, and the position and intensity of the light is constant over time. 8 multi-view cameras are used, and converging toward the center of the space, so even if the lighting is constant, the intensity and angle of light entering each camera may be different. Therefore, a color optimization function is applied to a color correction chart taken from all cameras, and a color conversion matrix defining a relationship between the obtained 8 images is calculated. Using this, the images of all cameras are corrected based on the standard color correction chart. This paper proposed a color correction method to minimize the color difference between cameras when acquiring an image using 8 cameras of 3D objects, and experimentally proved that the color difference between images is reduced when it is restored to a 3D image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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