Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.7
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pp.81-88
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2012
This paper proposed the color reproduction modeling of OLED using standard RGB display. The kinds of non-standard RGB displays are various. And color reproduction of non-standard RGB displays is different by chromaticities of primaries and reference white etc. In this paper, we proposed algorithm that made OLED display's color reproduction to standard CRT monitor using conversion matrix. If using the algorism that is proposed in this paper, we can confirm the reproduced color characteristics to simulation beforehand and improve the performance of existing display. when developing new display, we are expected to be used very usefully.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.983-987
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2009
The color is silent language. As the cinematography modeling of art color of film of one of element even is that a synthetical special language systematic.The color of film is very symbolic. The symbolism of color is to express in metaphor some sort of rationality and concept with some color. Now a lot of directors are obsessed with the use of color to express the symbolic meaning. Gradually, the color goes beyond the form of natural material and ascends in appearance to a kind of significant and meaningful modeling element. Thus the color's symbolic meaning has become an essential element in the color and function of the film. The paper analyzes the applications of color in films by use of the well-known director Zhang Yimou's film such as "Hero" and Michelangelo Antonioni's film "Red desert"; and then makes"Hero" with the "Red desert" in order to explain different applications and expressing practices of colors in the film and reflect the significance of color as a unique expressing language in the film.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.119-122
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2002
The research Interest of this paper is focused on the efficient clustering task for an arbitrary color data. In order to tackle this problem, we have tiled to model the inherent uncertainty and vagueness of color data using fuzzy color model. By laking a fuzzy approach to color modeling, we could make a soft decision for the vague regions between neighboring colors. The proposed fuzzy color model defined a three dimensional fuzzy color ball and color membership computation method with the two inter-color distance measures. With the fuzzy color model, we developed a new fuzzy clustering algorithm for an efficient partition of color data. Each fuzzy cluster set has a cluster prototype which is represented by fuzzy color centroid.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.19
no.2
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pp.58-67
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2001
Gamut mapping is a technique that acts on cross-media color reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device- independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.
Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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2000.12a
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pp.0.3-0
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2000
Gamut mapping is a technique that acts on cross-media reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device-independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.
Kim, Chi-Ho;You, Bum-Jae;Kim, Hag-Bae;Oh, Sang-Rok
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07d
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pp.2534-2536
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2003
Color는 다른 물체로부터 하나의 물체를 특정짓기 위한 효과적이고 강인한 실마리이므로 color clustering이 많은 주목을 받고 있다. 그러나 불규칙한 조명변화에 의한 color 변이 때문에 color segmentation은 매우 어렵다. 이 논문은 B-spline 곡선을 이용한, HSI color space에서의 intensity 정보를 포함한 신뢰할 수 있는 color modeling 방법을 제안한다. 이것은 비록 HS 평균임에도 불구하고 단색 물체의 color 분포가 조명이 변함에따라 변한다는 사실에 기반한다. 이 접근법을 사용하면 피부색을 가진 영역의 color clustering이 불규칙한 조명변화에 적응될 수 있다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.10
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pp.604-614
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2005
Color segmentation takes great attentions since a color is an effective and robust visual cue for characterizing one object from other objects. Color segmentation is, however, suffered from color variation induced from irregular illumination changes. This paper proposes a reliable color modeling approach in HSI (Hue-Saturation-Intensity) rotor space considering intensity information by adopting B-spline curve fitting to make a mathematical model for statistical characteristics of a color with respect to brightness. It is based on the fact that color distribution of a single-colored object is not invariant with respect to brightness variations even in HS (Hue-Saturation) plane. The proposed approach is applied for the segmentation of human skin areas successfully under various illumination conditions.
In recent, displays have very good properties at high luminance, fast response, and size. Also They have good quality in terms of color according to the development of the gamut extension and color reproduction. However, despite these merits, there is a characteristic that at a high luminance display, observer perceive the different color from the originally re-producted color due to the change of perceived luminance in human visual system. In this paper, we propose a model that is the hue shift phenomenon between a normal display and a high luminance display, and then an algorithm which compensate the color between two devices, so that observer can perceive the same color.
실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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