In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력영상으로부터 화염과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염과 연기는 특정 색분포를 가지며 지속적으로 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염검출 알고리즘은 화염의 색분포와 영상 프레임간의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 화염의 움직임벡터를 계산하여 화염을 확정한다. 연기에 의하여 영상의 고주파수 성분이 감소하기 때문에 경계값의 변화는 연기의 중요한 특징이다. 연기검출은 색분포, 영상 프레임간의 변화 그리고 경계를 이용하여 후보영역을 설정하고 움직임 벡터를 계산하여 결정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염과 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
The pixel size in high-resolution complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensors continues to shrink due to chip size limitations. However, the pixel pitch's miniaturization causes deterioration of optical performance. As one solution, a quad color filter (CF) array with pixel binning has been developed to enhance sensitivity. For high sensitivity, the microlens structure also needs to be optimized as the CF arrays change. In this paper, the covered microlens, which consist of four microlenses covered by one large microlens, are proposed for the quad CF array in the backside illumination pixel structure. To evaluate the optical performance, the suggested microlens structure was simulated from 0.5 ㎛ to 1.0 ㎛ pixels at the center and edge of the sensors. Moreover, all pixel structures were compared with and without in-pixel deep trench isolation (DTI), which works to distribute incident light uniformly into each photodiode. The suggested structure was evaluated with an optical simulation using the finite-difference time-domain method for numerical analysis of the optical characteristics. Compared to the conventional microlens, the suggested microlens show 29.1% and 33.9% maximum enhancement of sensitivity at the center and edge of the sensor, respectively. Therefore, the covered microlens demonstrated the highly sensitive image sensor with a quad CF array.
본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 국소적으로 나타난 왜곡된 칼라는 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거됐다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.
회화적 렌더링은 색상, 방향, 크기 그리고 모양 등 브러시 스트로크의 특징을 결정하는 파라미터들에 의해서 다양한 결과를 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서는 참조 데이터를 이용하여 소스 영상에 가장 적합한 브러시 스트로크 생성에 관한 방법을 제안하고자 한다. 색상은 실제로 화가들이 사용한 팔레트 색상을 생성하여 이용하였다. 팔레트를 생성하기 위하여 본 논문에서는 특정화가(특히, 고흐)의 작품에서 주로 사용된 색상을 참조하였으며 소스 영상에서 사용된 색상과 생성된 팔레트 색상을 비교하여 가장 비슷한 색상으로 색상을 변환하여 브러시 스트로크의 색상을 결정하였다. 방향은 반 고흐 스타일 같은 동적인 방향성을 가지는 브러시스트로크를 표현하기 위해 소스 영상의 에지방향을 참조 데이터로 사용하여 에지 주변의 브러시 스트로크의 방향을 보간하는 방법을 적용하였다. 크기는 그리고자 하는 대상의 크기에 따라 각 레이어 별로 폭이 큰 브러시에서 작은 브러시 순으로 결정하였다. 마지막으로, 모양은 소용돌이치는 듯한 반 고흐 스타일을 표현하기 위해 스플라인 곡선을 적용하였다. 이런 방법으로 만들어진 브러시 스트로크는 영영 분할된 각 레이어별로 적용하였으며 렌더링 후에 각 레이어를 합성하였다.
좀비비추 'White Edge'는 돌연변이 유기용 화학물질인 EMS(ethyle methane sulfonate)용액을 이용하여 돌연변이개체를 유기하고 그 중 잎 가장자리에 흰색의 테두리가 들어간 식물체를 선발하여 영양번식한 품종이다. 2003년에서 2005년까지 3차례의 특성조사를 거쳐 최종적으로 'White Edge'를 선발하였다. 3년간 특정검정을 실시한 결과, 'White Edge'는 잎 가장자리에 흰색무늬가 년 중 변함없이 균일하게 발현 되어 2007년에 종자산업법에 따라 국립종자원에 비비추 신품종 'White Edge'로 등록(품종보호 제 1880호)을 하였다. 잎의 무늬가 독특하여 및 화단용 반음지성 지피식물로 이용될 수 있는 매우 유용한 신품종이다.
In this paper, we propose a detection method for facial features in color images with various backgrounds and face poses. To begin with, the proposed method extracts face candidacy region from images with various backgrounds, which have skin-tone color and complex objects, via the color and edge information of face. And then, by using the elliptical shape property of face, we correct a rotation, scale, and tilt of face region caused by various poses of head. Finally, we verify the face using features of face and detect facial features. In our experimental results, it is shown that accuracy of detection is high and the proposed method can be used in pose-invariant face recognition system effectively
This paper presents an algorithm that extracts road lane's specific information by using HSI color information and performance enhancement of lane detection base on vision processing of drive assist. As a preprocessing for high speed lane detection, the optimal extraction of region of interest for lane boundary(ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled and it also increases reliabilities by deleting edges those are misrecognized. Road lane is extracted with simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since noise can be removed by using saturation and brightness of HSI color model. Also it searches for the road lane's color information and extracts characteristics. The real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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