International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.18-22
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2004
It is difficult to understand a person's emotion, since it is subjective and vague. Therefore, we are proposing a method by which will effectively classify human emotions into two types (that is, single emotion and composition emotion). To verify validity of te proposed method, we conducted two experiments based on general inference and $\alpha$-cut, and compared the experimental results. In the first experiment emotions were classified according to fuzzy inference. On the other hand in the second experiment emotions were classified according to $\alpha$-cut. Our experimental results showed that the classification of emotion based on a- cut was more definite that that based on fuzzy inference.
An f-coloring of a graph G = (V, E) is a coloring of edge set E such that each color appears at each vertex v $\in$ V at most f(v) times. The minimum number of colors needed to f-color G is called the f-chromatic index $\chi'_f(G)$ of G. Any graph G has f-chromatic index equal to ${\Delta}_f(G)\;or\;{\Delta}_f(G)+1,\;where\;{\Delta}_f(G)\;=\;max\{{\lceil}\frac{d(v)}{f(v)}{\rceil}\}$. If $\chi'_f(G)$= ${\Delta}$f(G), then G is of $C_f$ 1 ; otherwise G is of $C_f$ 2. In this paper, the classification problem of complete graphs on f-coloring is solved completely.
In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.
A prototype cut-flower sorter was developed and tested for its performance with five varieties of roses. Support plates driven by a chain mechanism transported the roses into an image inspection chamber. Color image processing algorithms were developed to evaluate the length, thickness, and straightness of stem and color, height, and maturity of bud. The average absolute errors of the system for the measurements of stem length, stem thickness, and height of bud were 19.7 mm, 0.5 mm, and 3.8 mm, respectively. The results of classification by the sorter were compared with those of a human inspector for straightness of stem and maturity of bud. The classification error for the straightness of stem was 8.6%, when both direct image and reflected image by a mirror were analyzed. The accuracy in classifying the maturity of bud varied among the varieties, the smallest for‘Nobless’(1.5%) and the largest for‘Rote Rose’(13.5%). The time required to process a rose averaged 2.06 seconds, equivalent to the capacity of 1,600 roses per hour.
For the purpose of the basic educated-establishment on the diagnostic methods of "facial color and shape which reflect human's spiritual essence and personality", we study on the diagnostic value and application of the human face. The study's domain is divided the form and color of human face. And the form and color of human face is respectively observed the diagnostic value and contents. The form of human face reflect plenty the information of the mankind, and the observation of the face is applied to the "Physiognomie" refering to the external features of humans. Therefore the diagnosis on the form of human face is the primary factor in the grouping of five-element human, the discrimination of the Sasang constitution, and the classification of Hyunsang type. The color of human face reflect the physical information of internal organs and the pathological change of disease, therefore we examine the region, character and grade of disease by the inspection of complexion including the changes of color and luster of the facial skin. The inspection on the color is also the primary factor in the grouping of five-element human, the classification of Hyunsang and the differentiation of syndromes. The value of the inspection of complexion including the changes of color and form of the face is widely known. In the future, we think, we need to study more about the theory of the diagnostic value and application of the human face.
This study is to help make-up and coordination for image-making after analysis of facial color and shape of elderly women. The data was analyzed 55-75 years old 212 elderly women's face color and pictures by means of SPSS 12.0 statistics package. On the basis of the colorimetric data on face by Minolta CM2500D, this research considered the analysis of facial color, patternization of facial color and its analysis by age group; for the analysis of facial shape, this research patternized facial shape and analyzed its characteristic using both contour-based facial shape analysis and Kamata facial shape analysis. As for facial color, it was found that the lower age bracket has bright and reddish face, looking fine, while the higher age bracket has a conspicuously yellowish face, looking bad. The community of facial color is classified as 3 types and it was found out that the facial color of the subjects belonging to Type 3, whose L value is the largest, looked the brightest; the face of the subjects belonging to Type 2, whose a value is the largest, was much tinged with red, and the face of the subjects belonging to Type 1, whose b value is the largest were tinged with yellow. According to the analysis of facial shape, there appeared oval & long forms in the classification by contour, while there appeared a lot of downward-directed power and inner-directed power in the classification by Kamata, which is believed to reflect the phenomenon that their chin line becomes roundish and the facial length also tend to be longer due to aging.
본 연구의 목적은 수집한 200 자원의 강낭콩 유전자원의 종피 색깔을 분석하여 HTML색 도표에 위치시켜 강낭콩 종피색의 특징을 세분화하고, 종피 내 성분을 예측하는 한편, 종피색의 분류에 따른 응용 방법을 모색하는 것이다. 다양한 종피색을 나타내는 것으로 알려진 강낭콩 이미지 데이터를 HTML 색도표를 이용해 객관화시켰다. 이를 통해 강낭콩 유전자원의 종피색은 크게 연두색, 노란색, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색, 그리고 남색 총 7개 색상에 분포한다는 것을 확인했다. 또한 종피색이 각 색상별 농도에 따른 분포를 보인다는 것도 확인할 수 있었다. 강낭콩 종피는 붉은색에서 농도별 분포가 가장 많았고, 회색과 연두색은 농도별로 분포를 보이지 않고 한가지 색에만 분포했다. 이와 같이 색깔별로 분포하는 것을 기준으로 하여 우점하고 있는 색소를 예측하자면, 연두색 강낭콩은 클로로필, 노란색 강낭콩은 카로티노이드, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색 그리고 남색은 안토시아닌 색소가 종피 색깔에 영향을 많이 주고 있는 색소임을 예측할 수 있었다. 이렇게 색상을 객관적으로 나타내면, 종피색에 따른 체계적인 유전자원의 관리와 육종, 재배에 응용이 가능하며, 정밀한 색 분별을 통한 기호 분석을 통해 마케팅에 응용하거나 원하는 색의 제품 생산에 이용할 수 있다. 이러한 방법은 팥과 같은 다양한 종피색을 가진 타 작물에서도 적용될 수 있다.
The color-based vision systems have been used to recognize our team robots, the opponent team robots and a ball in the robot soccer system. The color-based vision systems have the difficulty in that they are very sensitive to color variations brought by brightness changes. In this paper, a neural network trained with data obtained from various illumination conditions is used to classify colors in the modified YUV color space for the robot soccer vision system. For this, a new method to measure brightness is proposed by use of a color card. After the neural network is constructed, a look-up-table is generated to replace the neural network in order to reduce the computation time. Experimental results show that the proposed color classification method is robust under illumination variations.
색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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