• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.155-167
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• 2007

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.649-651
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• 2012

본 논문에서는 슈퍼픽셀특성을 이용한 칼라영상분할을 연구한다. 슈퍼픽셀은 특성이 비슷한 인접화소들을 묶어서 하나의 큰 화소로 취급하는 것으로 고속영상처리 및 영상인식을 위해 사용될 수 있다. 본 연구에서는 슈퍼픽셀특성이 비교적 우수한 $La^*b^*$ 칼라특징공간에서 슈퍼픽셀을 구하고 클러스터링 및 기울기기반 분할 알고리즘을 적용한 영상분할을 연구한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.69-72
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• 2002

Human face detection has many applications such as face recognition, face or facial feature tracking, pose estimation, and expression recognition. We present a new method for automatically segmentation and face detection in color images. Skin color alone is usually not sufficient to detect face, so we combine the color segmentation and shape analysis. The algorithm consists of two stages. First, skin color regions are segmented based on the chrominance component of the input image. Then regions with elliptical shape are selected as face hypotheses. They are certificated to searching for the facial features in their interior, Experimental results demonstrate successful detection over a wide variety of facial variations in scale, rotation, pose, lighting conditions.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문에서는 인간의 시각인지 형태와 유사한 결과를 갖는 Saliency map의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 학습한 다중 특징을 기반으로 개선된 saliency map 방법을 제안한다. 기존의 Saliency map 생성에서 색상 기반의 돌출 영역 추정 시 발생하는 역 선택이나 부분손실 등의 부정확한 결과가 나오는 것을 보완하기 위해 제안하는 방법은 학습 기반의 다중 특징 데이터를 생성하였다. 원 영상에서의 색상 패턴과 특이성을 갖는 영역의 구별과정을 거쳐 영상에서 고려될 특성들을 분석하고, LAB 색 공간 기반의 색상 분석을 이용한 유사 돌출 영역 정의와 특이성 영역의 조합으로 학습 데이터를 구성한다. 구성된 학습 데이터와 주파수, 색상, 초점정보 등의 low level feature로 구한 돌출 정보를 결합한 뒤 최종 saliency map을 구하기 위해 재구성 과정을 거쳐 부정확한 saliency 영역을 최소화하도록 하였다. 실험을 위해 Ground truth 이미지를 각 실험 결과와 비교하여 precision-recall 및 F-Measure 값을 구한 결과 기존 알고리즘에 비해 7%, 29%의 향상된 결과를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.55.2-55
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• 2001

The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region efface candidate. The feature information in the region of face candidate is used to detect a face region. In the recognition step, as a tested, the 360 images of 30 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression, Input variables of the neural networks are the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of 30 persons show that the proposed method yields high recognition rates.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.763-765
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• 2005

In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.

• 한국의류산업학회지
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• 제25권1호
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• pp.104-112
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• 2023

This study attempted to investigate the characteristics of beauty influencers' social media contents and examine their influence on color cosmetics purchase intention. For this, female millennials who have shown an interest or subscribed beauty contents on social media platforms as followers were selected by convenience sampling. In terms of a research method, a self-administered questionnaire was performed from September 19 to 30, 2022. Among a total of 220 questionnaires distributed, 200 copies excluding poorly answered ones were used for final analysis. The collected data were analyzed by frequency analysis, descriptive statistics, factor analysis, reliability analysis, correlation analysis and multiple regression analysis, using SPSS 24.0, and the results found the followings: First, concerning characteristics of beauty influencers' beauty contents, five factors were derived: reliability, professionalism, social attractiveness, attractive appearance, sympathy In purchase intention, on the contrary, two factors were obtained: base makeup, point makeup. Second, regarding the effects of characteristics of beauty contents on color cosmetics purchase intention, 'professionalism (β = -.170 p = .015)' and 'physical attractiveness (β = -.148, p = .037)' revealed a negative influence with statistical significance. Through the result, by demonstrating the effect on the intention to purchase color cosmetics based on the beauty contents feature of the beauty influencer, it is considered that the purchasing power of the color cosmetics industry will continue to increase and help to suggest more effective color cosmetics promotion ways and indicators which companies can utilize.

• 패션비즈니스
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• 제24권3호
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• pp.101-113
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• 2020

This study considers aesthetic characteristics by examining the fashion style of the silver fashion icon Iris Apfel. The research methods were a quantitative and qualitative analysis of Iris Apfel's images that were collected from 2015 to 2019 on various web-sites according to four criterions following advanced research analysis of fashion style. The results of the study are as follows. The analysis results on the fashion style of Iris Apfel, an icon of silver style, showed that cocoon, barrel and A-line silhouettes appeared most in terms of silhouettes. Second, in terms of colors, achromatic colors dominated among solid colors while one particular vivid color appeared most it came to mixed color. In terms of multi colors, these appeared according to the patterns applied to her clothing, in particular, colorful colors were used to emphasize splendor. Third, flower, bird and geometric patterns appeared most in terms of material patterns. Lastly, it was found that white short cut hair, large necklaces or bangle bracelets, over-sized black glasses and fur mufflers or canes were used in terms of hair and accessories. The features derived through analysis of the fashion style of Iris Apfel, an icon of silver style, are as follows. The first feature is exaggeration through splendid primary colors and over-sized silhouettes. The second feature is the hybrid of modern composition methods using natural images and exotic preferences. The third feature is her representation of identity using fixed items.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.125-133
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• 2003

본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.351-354
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• 2011

This paper discusses on facial features extraction based on proposed skin color model. Different parts of face from input image are segmented based on skin color model. Moreover, this paper also discusses on concept to detect the eye and mouth position on face. A height and width ratio (${\delta}=1.1618$) based technique is also proposed to accurate detection of face region from the segmented image. Finally, we have cropped the desired part of the face. This exactly exacted face part is useful for face recognition and detection, facial feature analysis and expression analysis. Experimental results of propose method shows that the proposed method is robust and accurate.