This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12C
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pp.1147-1153
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2009
We propose a novel image segmentation and segment-based stereo matching technique using color, depth, and motion information. Proposed technique firstly splits reference images into foreground region or background region using depth information from depth camera. Then each region is segmented into small segments with color information. Moreover, extracted segments in current frame are tracked in the next frame in order to maintain depth consistency between frames. The initial depth from the depth camera is also used to set the depth search range for stereo matching. Proposed segment-based stereo matching technique was compared with conventional one without foreground and background separation and other conventional one without motion tracking of segments. Simulation results showed that the improvement of segment extraction and depth estimation consistencies by proposed technique compared to conventional ones especially at the static background region.
The studies to estimate the surface spectral reflectance of an object have received widespread attention using the multi-spectral camera system. However, the multi-spectral camera system requires the additional color filter according to increment of the channel and system complexity is increased by multiple capture. Thus, this paper proposes an algorithm to reduce the estimation error of surface spectral reflectance with the conventional 3-band RGB camera. In the proposed method, adaptive principal components for each pixel are calculated by renewing the population of surface reflectances and the adaptive principal components can reduce estimation error of surface spectral reflectance of current pixel. To evaluate performance of the proposed estimation method, 3-band principal component analysis, 5-band wiener estimation method, and the proposed method are compared in the estimation experiment with the Macbeth Color Checker. As a result, the proposed method showed a lower mean square error between the estimated and the measured spectra compared to the conventional 3-band principal component analysis method and represented a similar or advanced estimation performance compared to the 5-band wiener method.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
A depth image-based rendering (DIBR) technique is one of the rendering processes of virtual views with a color image and the corresponding depth map. The most important issue of DIBR is that the virtual view has no information at newly exposed areas, so called dis-occlusion. In this paper, we propose an intermediate view generation algorithm using the Kinect depth camera that utilizes the infrared structured light. After we capture a color image and its corresponding depth map, we pre-process the depth map. The pre-processed depth map is warped to the virtual viewpoint and filtered by median filtering to reduce the truncation error. Then, the color image is back-projected to the virtual viewpoint using the warped depth map. In order to fill out the remaining holes caused by dis-occlusion, we perform a background-based image in-painting operation. Finally, we obtain the synthesized image without any dis-occlusion. From experimental results, we have shown that the proposed algorithm generated very natural images in real-time.
This is a fundamental study to develop a sensor to detect weeds in paddy field using machine vision adopted spectralphotometric technique in order to use the sensor to spread herbicide selectively. A set of spectral reflectance data was collected from dry and wet soil and leaves of rice and 6 kinds of weed to select desirable wavelengths to classify soil, rice and weeds. Stepwise variable selection method of discriminant analysis was applied to the data set and wavelengths of 680 and 802 m were selected to distinguish plants (including rice and weeds) from dry and wet soil, respectively. And wavelengths of 580 and 680 nm were selected to classify rice and weeds by the same method. Validity of the wavelengths to distinguish the plants from soil was tested by cross-validation test with built discriminant function to prove that all of soil and plants were classified correctly without any failure. Validity of the wavelengths for classification of rice and weeds was tested by the same method and the test resulted that 98% of rice and 83% of weeds were classified correctly. Feasibility of CCD color camera to detect weeds in paddy field was tested with the spectral reflectance data by the same statistical method as above. Central wavelengths of RGB frame of color camera were tried as tile effective wavelengths to distingush plants from soil and weeds from plants. The trial resulted that 100% and 94% of plants in dry soil and wet soil, respectively, were classified correctly by the central wavelength or R frame only, and 95% of rice and 85% of weeds were classified correctly by the central wavelengths of RGB frames. As a result, it was concluded that CCD color camera has good potential to be used to detect weeds in paddy field.
Recently, the miniaturization and digitalization for the inspection devices of point-of-care testing (POCT) are rapidly evolving. In the urine test, a lot of researches on index paper technology are being conducted because people can be self-diagnosed through visual color comparison using a urine test paper, Dipsick. The purpose of this study is to analyze the RGB values from the color changes on Dipstick Pad, which isused for urine test, using a smartphone camera. To this end, the primary, analytes in urine wasdiabetes-related parameters such as glucose, ketone body and pH, which is the most frequently tested elements, and we pursuited to quantify the changes in dipstick color caused from artificial urine containing different ranges of sugar, ketone body, and pH. In this experiment, changes in RGB values under bright and dark illuminances were compared, and changes in RGB value were monitored as a function of concentration of analytes under the ambient illumination of laboratory. As a result, color separation at the bright luminance region was good, but it did not appearat the low luminance region, and the changed profiles in RGB value under different illuminances was suggested to correct the problem of the color separation algorithm.
A full-color AMOLED display with an RGBW color filter pattern has been fabricated. Displays with this format require about $^1/_2$ the power of analogous RGB displays. RGBW and RGB 2.16inch diagonal displays with average power consumptions of 180 mW and 340 mW, respectively, are demonstrated for a set of standard digital still camera images at a luminance of 100 cd/$m^2$. In both cases, a white-emitting AMOLED is used as the light source. The higher efficiency of the RGBW format results because a large fraction of a typical image can be represented as white, and the white sub-pixel in an RGBW AMOLED display is highly efficient because of the absence of any color filter. RGBW and RGB AMOLED displays have the same color gamut and, aside from the power consumption difference, are indistinguishable.
In this paper, we proposed localization method of mobile robot using color landmark mounted on ceiling. This work is composed 2 parts : landmark recognition part which finds the position of multiple landmarks in image and identifies them and absolute position estimation part which estimates the location and orientation of mobile robot in indoor environment. In landmark recognition part, mobile robot detects artificial color landmarks using simple histogram intersection method in rg color space which is insensitive to the change of illumination. Then absolute position estimation part calculates relative position of the mobile robot to the detected landmarks. For the verification of proposed algorithm, ceiling-orientated camera was installed on a mobile robot and performance of localization was examined by designed artificial color landmarks. As the result of test, mobile robot could achieve the reliable landmark detection and accurately estimate the position of mobile robot in indoor environment.
This paper proposes an algorithm that can reduce the estimation error of surface spectral-reflectance(SR) when using a conventional 3-band RGB camera. In the proposed method, the estimation error is reduced by using adaptive principle components (PCs) for each color region. To build an adaptive set of PCs, n SR populations are organized for n PC sets using the Lloyd quantizer design algorithm. The Macbeth Color Checker is utilized for the initial representative SR values for 1485 Munsell color chips as the total color population, then the Munsell chips arc divided into subsets with a set of corresponding adaptive PCs organized for each subset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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