본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 동영상의 움직임 영역을 검출한 후 얼굴 영역을 추적한다. 동영상의 움직임 검출은 연속되는 2개의 프레임을 사용하여 차영상을 구한 후, 잡음을 제거하기 위한 방법으로 메디안 필터와 침식 및 팽창연산을 사용하여 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역에서 피부색을 추출하기 위하여 표본영상의 칼라 정보를 이용하였다. 칼라정보의 MIN-MAX값을 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 피부색 영역과 배경영역을 분리하였다. 얼굴 후보영역에 대하여 CMY 칼라 공간 C 채널에서 눈을 검출하고, YIQ 칼라 공간 Q 채널에서 입을 검출하였다. 지식기반으로 검출된 눈과 입의 특징을 찾아가며 얼굴영역을 추적하였다. 실험영상으로는 10명 각각에 대하여 150프레임의 동영상 총 1,500프레임을 입력받아 실험한 결과, 1,435프레임의 영상에 대하여 움직임 영역이 검출되어 95.7%의 프레임 검출율을 보였으며, 1,401개에 대한 얼굴을 추적 97.6%의 우수한 얼굴 추적결과를 나타내었다.
벡터링 도구를 이용하여 원판과 같은 양질의 도면이 없는 기존 지도를 수치화하기 위해서는 지도로부터 의미있는 벡터링 대상물(도로, 등고선, 해안선, filled-area, 문자, 기호 등)을 추출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는, 칼라지도로부터 추출해야 할 벡터링 대상물을 크게 곡선 미 직선, filled-area, 문자/기호로 분류하였으며, 대상물의 기하학적 특성과 칼라의 분포특성을 반영한 효율적인 벡터링 대상물 추출방법을 연구하였다. 곡선 및 직선 추출을 위해, 선의 연결성과 기하학적 특성을 반영한 방향성 마스크를 설계하고 이를 이용한 선추적 방법을 개발하였다. filled-area와 문자/기호의 경유에는 NxN 블럭간의 칼라분포 유사도 비교방법과 lical thresholding 방법을 각각 이용하여 벡터링 도구에서 수용할 수 있게 해줌으로써 소규모 지리정보 응용시스템을 보다 경제적으로 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 색열화와 부분 은폐에 강인한 특성을 갖는 ID얼굴(identificable face: 신원확인가능 얼굴) 검지방법을 제안한다. 이 방법은 후보영역 분할, 후보창 추출, 은폐여부 판단의 세 단계로 구성된다. 후보영역 분할에서는 입력영상으로부터 피부색영역과 색열화된 얼굴구성요소(눈, 코, 입 영역)를 함께 찾아 E얼굴 후보영역을 분할한다. 후보창 추출에서는 후보영역내의 얼굴일 가능성이 있는 후보창들을 추출한다. 은폐여부 판단에서는 고유얼굴(eigenface)기법을 이용하여 고유얼굴들과 유사도가 가장 큰 후보창 하나가 결정되고, 이 후보창의 각 얼굴구성요소의 은폐되었는지 아닌지가 유사한 방법으로 결정된다. 실험결과, 제안한 검지방법은 색이 심하게 열화된 얼굴들과 은폐된 얼굴들을 포함하고 있는 얼굴 DB에서 색열화와 은폐를 고려하지 않은 얼굴검지방법에 비해 ID얼굴 검지율이 약 $11.4\%$ 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 새로운 에지 방향 추정 방법과 영상의 영역 세분화에 기반을 둔 컬러 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 에지 방향 추정은 컬러 필터 배열(color filter array: CFA)의 채널 별 분리와 표본 줄임(down-sampling)을 통해 획득한 영상 사이에 존재하는 에지 방향성 상관관계를 바탕으로 이루어진다. 에지 방향성 상관관계는 영상 간의 샘플링 위치와 각 영상의 국부위치에서의 에지 방향성 사이에 존재하는 방향의 유사성을 바탕으로 정의한다. 영상의 영역을 분류함에 있어서 평탄, 에지 영역뿐만 아니라 반복되는 에지가 나타나는 패턴 에지 영역을 구분함으로써 영역을 세분화 한다. 이렇게 구분한 영역 각각에 대해 수직 혹은 수평 방향 에지를 검출하여 에지 방향에 따라 보간함으로써 오류를 최소화 하는 에지 방향성 컬러 보간이 이루어진다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있으며, 제안하는 영역 세분화와 에지 방향 추정을 통해 영상의 고주파 영역에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.
Skirts hold an important position in dress culture among various dress forms, being worn by more than half of mu. In this study, Chima is defined as garment for lower part of the body without crotch sewing, contrasting with trousers. The authors classify and compare the formation of the skirts of minority races in Yunnan area, based on Korean Chima, understanding the forms of skirts and examining the composition, color, pattern and material. For the study, the authors investigated 57 pieces of skirts among 341 pieces of minority races dresses from Yunn Nationality Museum collection exhibited at Korea Folk Village in May 2003, and referred to customs materials and photos in various literatures. Skirts in Yunnan area are divided into 6 areas, that is, seamless one-piece skirt area, wrapskirt area and mixed type skirt area. Skirt formation factors from the effect of environment such as climate, lifestyle and means of production were studied, and characteristics, differences and similarities were reviewed. Figure of skirts are studied by compostion, color, material, and technique. By composition, they can be classified based on the similarity to Hanbok (traditional Korean dress). By color, worshipped color and preferred color vary by races and by area. Materials vary in kinds and thickness by area with various climate. By technique, national characteristic patterns are inherited through national traditional dyeing and embroidery. It is not easy to conclude based on single item of skirt, but we suggest that national dresses have been settled through the mutual supplements between the effect of social and cultural exchange such as historical inheritance, geological environment, religion and production activity and the various forms of skirts from changes in shape, color, material and wearing form of dresses.
본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.
최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
This paper proposes an algorithm to effectively detect the traffic lights and recognize the traffic signals using a monocular camera mounted on the front windshield glass of a vehicle in day time. The algorithm consists of three main parts. The first part is to generate the candidates of a traffic light. After conversion of RGB color model into HSI and YCbCr color spaces, the regions considered as a traffic light are detected. For these regions, edge processing is applied to extract the borders of the traffic light. The second part is to divide the candidates into traffic lights and non-traffic lights using Haar-like features and Adaboost algorithm. The third part is to recognize the signals of the traffic light using a template matching. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects the traffic lights and recognizes the traffic signals in real time in a variety of environments.
Using three consecutive years' harvested rices and their starches isolated from rice flours by alkaline method, it was found that no significant aging effect on rice flour and starch was observed based on following results. Proximate data of flours or starches showed in similarity, except high level of crude fat in rice flour and rice starch harvested in 2002. In SEM, the surface of aged rice flour had slightly layered shape due to possible abrasion during storage, and that of aged starch showed more smooth and less rigid polygonal shape. X-ray diffraction patterns of flours and starches were all A type, and crystallinity of rice starch harvested in 2000 had the smallest. From tristimulus colorimetry (Hunterlab Color), total color difference ($\Delta$E) calculated from L, a, and b gave less color difference with the darkest in 2002 harvested one among flours and the lightest in 2001 one among starches. WBCs of both 2002 rice flour and starch were the lowest among samples studied. At 80$^{\circ}C$, swelling power and solubility of rice starches harvested in 2000, 2001 and 2002 were 14.35, 9.75; 14.04, 9.6; and 12.49, 8.82, respectively. The highest peak viscosities measured by RVA were shown both in 2001 rice flour and in its starch. Starch and milled rice flour harvested in 2000 had higher hydrolytic $\alpha$-amylase, compared to other flour and starch samples.
이 논문에서는 우리 은하 구상 성단 M7l에 대한 B, V CCD 영상 관측 자료로부터 색-등급도(color-magnitude diagram)를 구하고, 이로부터 이 성단의 거리와 상대적 나이를 결정하였다. M7l의 적색화 현상(E(B - V) = 0.28)과 금속함량(-0.79 < 〔Fe/H〕 < -0.70)은 최근 논문의 값을 채택하였다 이 자료를 토대로 관측으로부터 얻은 M71 색등급도의 기준선을 Hipparcos준왜성의 측광 특성과 비교하여 M71의 거리지수를 (m- M)v = 13.46(${\pm}0.17$)과 같이 결정하였다. 비슷한 금속 함량을 가지는 구상 성단47 Tuc의 색등급도를 이 연구에서 구한M71의 색등급도와 비교한 결과 두 성단의 나이는 상당한 차이가 있음을 확인할 수 있었고, isochrone과의 비교 결과 적어도 20억년 이상의 차이가 존재한다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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