The epidermal color is one of factors the space for ages. Instead of the epidermal color expression, it made with material and decoration under structure for make shade of meaning before have the new media. But now a days, the epidermal color of the fashion store is getting free owe to the development of color harmony, has a great notion that gets out of the subordinate from color, and it is a emphasized factor with expression and self-control. The epidermal color of the fashion store makes an effort to accept the development and changing of new media. It should show that there role and function is changing constantly according to a new technology, and it gave a motivation for reanalysis about existence and expression of the epidermal color. The purpose of this research is that look around the feature of the epidermal color system, elements, and principle. Then contemporary fashion store is expressive characteristics of epidermal color. Using epidermal color is not common, we can find lots of the case with surface color, layer color, interface color, though. The paper reflects on the meaning and concept of fashion store which enables the application of expressive characteristics on space through advanced technology. Meanwhile, the features of epidermal color such as immateriality of process and communication can be inferred from case analysis.
본 논문은 CCD 칼라 영상을 이용하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. YCbCr 컬러모델에서 피부색에 대한 색상 정보와 적응적인 피부범위 확장을 통하여 얼굴후보영역을 추출하였다. 추출된 얼굴후보영역을 이용하여 곡선전개 방식의 초기곡선으로 사용하여 얼굴영역을 정확히 추출하였다. 얼굴의 특징점을 추출하기 위하여 얼굴영역에서 칼라정보를 이용한 Eye Map과 Mouth Map을 이용하였다. Log-polar변환의 중심점을 얻기 위하여 검출된 얼굴의 특징점을 이용하였다. 특징벡터를 추출하기 위하여 DCT, 웨이브렛 변환을 통하여 추출한 계수들을 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 BP 학습알고리즘을 사용하는 신경망에서 얼굴인식을 수행하였다. 실험결과, 제안한 방법이 입력영상의 회전, 크기변화에 대하여 기존의 방법에 비하여 강인한 인식결과를 얻을 수 있었다.
This paper proposes the technique for recognizing the human´s emotion by using the CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera. And then propose the method for recognizing the expressing to be represented the structural correlation of man´s feature points(eyebrows, eye, nose, mouse), In the proposed method. Human´s emotion is divided into four emotion(surprise, anger, happiness, sadness). Finally, we have proven the effectiveness of the proposed method through the experimentation.
Due to complexity of diverse features in urban area, accurate feature extraction is laborious task in aerial and satellite imagery. Especially occlusion by buildings, and image distortion of shadow effects make processing more difficult work. In this study, algorithm was presented to correct of shadow effects in aerial color images. This algorithm enables user to accurately interpretate urban information by correction of shadow effects in aerial color images
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.982-985
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2007
The authors report methods of fabrication singlelayer color cholesteric liquid crystal displays (CLCDs). A single-layer CLCD has been prepared from a polymerstabilized cholesteric liquid crystal. The unique feature of the polymer stabilization is in that the electrically switched colors preserve high reflectivity. A bistable single-layer CLCD has been prepared by the formation of polymer barrier walls and light-tuned cholesteric pitches to reflect blue, green and red color sub-pixels.
본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다.
현대의 일러스트레이션 디자인은 독창성을 필요로 하는데, 해양생물의 형태와 색채는 일러스트레이션 창작에 풍부한 소재를 제공한다. 일러스트레이션은 디자인적 창조 가치가 매우 높다. 본 연구는 해양생물을 거울삼아 색채학적 지식과 시각적 형태설계를 통해 이를 밝히고, 일러스트레이션 디자인과 해양생물을 주요 연구대상으로 하였다. 본 연구목적은 ① 해양생물의 전형적 특징을 색과 형태 중심으로 정리, ② 이를 해양생물을 대표하는 그래픽 기호로 도출하여, ③ 일러스트레이션으로 접목할 수 있음을 해양생물 일러스트레이션 제작으로 사례를 제시하였다. 연구를 통해서 결론을 도출하고, 해양생물과 육지생물을 구분하는 전형적인 특징 중 하나로 곡선적인 특징을 부각시켰다. 열대어 색채 현상에 대한 분류 연구와 비교분석을 통해 도출한 열대어류의 색채 특성을 바탕으로 해수 열대어의 색채를 추출 및 가공하여 일러스트레이션 디자인에 활용할 수 있다.
본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
사상의학에서는 사람을 네 종류로 구분하며, 한의사들은 종종 이 네 종류에 기반을 두어 특별한 건강 정보와 치료 방법을 제안한다. 얼굴의 특징 비율(표 1)은 사상체질을 판단하는데 있어서 매우 중요한 기준으로 사용되는데, 본 논문에서는 측면얼굴에서 특징 비율을 추출하기 위한 시스템을 제안하였다. 특징 비율을 얻기 위해서는 두 가지를 고려하여야 한다. 하나는 대표 특징들을 선택하는 것이고, 다른 하나는 측면 얼굴 이미지에서 효과적으로 관심 영역을 검출하고, 정확하게 특징 비율을 계산하는 것이다. 논 논문에서 제시한 시스템에서는 적응형 색상 모델을 사용하여 배경에서 측면 얼굴을 분리하였고, 관심 영역 검출을 위해서 기하 모델에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 이미지 크기와 머리 포즈에 따른 이미지 변화에 의해서 야기되는 에러 분석을 제시하였다. 제시한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 173명의 한국인 왼쪽 얼굴 사진을 이용하여 시스템을 테스트하였고, 정면 사진과 측면 사진을 함께 사용하였을 경우 정면 사진만을 사용한 경우보다 17.99%의 성능 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 내용기반 접근 방법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 이를 이용한 영상 검색 시스템을 Oracle 데이터베이스상에서 구현하였다. 먼저, 다양한 입력 영상에 대하여 기존 Stricker 방법을 수정하여 영상의 칼라 특징을 추출하고, 추출된 칼라 특징과 ART2 신경만을 이용하여 영상들을 개략 분류한다. 다음, wavelet 변환을 이용하여 변환 영역상에서 영상의 질감 특징을 추출하고, 이를 이용하여 전 단계에서 칼라 특징으로 개략 분류된 영상들의 최종적인 상세 분류를 수행한다. 연구된 특징 추출 방법들을 기반으로 하여, 관계형 데이터베이스상에서 확장된 SQL문을 사용하여 영상 검색 시스템을 구현하였다. 제안된 영상 검색 시스템은 Oracle DBMS상에서 구현되었고, 200개의 시험 영상으로 실험한 결과, Recall과 Precision에서 90%, 81%의 만족한 검색 효율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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