Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.38
no.3
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pp.347-354
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2014
The color appearance of a yarn-dyed woven fabric depends on the color of the yarn as well as on the weave structure. Predicting the final color appearance or formulating the recipe is a difficult task, considering the interference of colored yarns and structure variations. In a modern fabric design process, the intended color appearance is attained through a digital color methodology based on numerous color data and color mixing recipes (i.e., color prediction models, accumulated in CAD systems). For successful color reproduction, accurate color prediction models should be devised and equipped for the systems. In this study, the final colors of yarn-dyed woven fabrics were predicted using six geometric-color mixing models (i.e., simple K/S model, log K/S model, D-G model, S-N model, modified S-N model, and W-O model). The color differences between the measured and the predicted colors were calculated to evaluate the accuracy of various color models used for different weave structures. The log K/S model, D-G model, and W-O model were found to be more accurate in color prediction of the woven fabrics used. Among these three models, the W-O model was found to be the best one as it gave the least color difference between the measured and the predicted colors.
This template provides you with an example of the The CIE Color Appearance Model (CIECAM02) is now widely used for various digital imaging systems including digital displays. The CIECAM02 were intended to be an empirical model, however, some aspects of the model are closely related to the human color vision mechanism. This paper will discuss the relationship between human color vision and color imaging.
Simulating color appearance of makeup effect is an important issue in computer graphics as well as cosmetic industry. Most of previous works on makeup simulation are simple color blending to mimic the cosmetic effects. Some of previous works employed Kubelka-Munk model to accurately simulate the layering effect of cosmetics. However, the simulation limited on single point, and the rest of area are still computed by simple color blending utilizing the color of the single point simulation. This paper presents an image-based method to compute the color appearance effect of makeup application using per-pixel Kubelka-Munk model. Unlike the previous methods, it is possible to compute per-pixel application thickness as well as optical property of cosmetics. The computed thickness pattern can be used in makeup simulation for a more realistic makeup simulation.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2004.02a
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pp.160-163
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2004
LUTCHI와 새로이 수집된 CII-Kwak 데이터를 이용하여 테스트한 결과 CIECAM02를 비롯해 현재까지 개발된 주된 color appearance model들이 몇 가지 중요한 color appearance 현상들을 설명하지 못한다는 것이 발견되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기위해 새로이 개발된 Kwak03 모델이 소개되었다. Kwak03 모델은 CIECAM02에 기초하고 있으나 achromatic signal에서 cone 신호들의 비율, dynamic response 함수 등 많은 면에서 큰 차이를 보인다. LUTCHI 및 CII-Kwak 데이터를 사용한 테스트 결과 Kwak03가 테스트된 모델들 중 특히 dark surround 하에서 휘도 및 배경색의 변화에 따른 색변화 예측에서 가장 우수한 결과를 보였다.
얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.1
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pp.39-46
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2006
We propose an global color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in intelligent space as a human-robot coexistent system. An intelligent space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of intelligent space as well. One of the main goals of intelligent space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, intelligent space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and intelligent space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in intelligent space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
A new method is proposed for the design of the dichroic mirrors in 3-LCD projection systems for color separation/composition. Rather than simply basing the color performance cirterion on luminance or chromatic saturation only, the optimum design parameters can be found by maximizing the volume of the perceived color gamut in RLAB color space and related color appearance model and used the linearly approximated spectrum of dichroic mirrors for simplicity and vector space description. By this method, we found optimal half-power wavelengths in dichroic mirrors which maximized our performance criterion.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.1
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pp.39-45
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2019
We propose an active color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in IoT space as a human-robot coexistent system. An IoT space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of IoT space as well. One of the main goals of IoT space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, IoT space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and IoT space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in IoT space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
Choi, Ok Ja;Jung, Hee Nam;Kim, Young Doo;Shim, Jae-Han;Kwak, Sang Ho;Shim, Ki Hoon
Korean journal of food and cookery science
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v.30
no.4
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pp.454-462
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2014
This study aimed at the optimization and development of rice snack by response surface methodology (RSM). The effect of rice soaking time and additional ratio of soybean milk on physicochemical properties and sensory evaluation of dried rice flour for non-fried snack was studied. After soaking for 0 to 12 days, Baekjinju rice was milled and then air-dried. A quadratic model was selected for weight, volume, hardness, taste and appearance. Two-factor interaction model was selected for expansibility, color and overall preference. A linear model was selected for yellowness and flavor. Weight, hardness and appearance were increased and decreased thereafter as rice soaking time increased, but the volume was reversed. Expansibility, color, taste and flavor were decreased as rice soaking time increased, but yellowness was reversed. Weight and overall preference decreased as additional ratio of soybean milk increased, but volume, expansibility and yellowness were reversed. Hardness, taste and appearance were increased after initial decrease as additional ratio of soybean milk increased, color and flavor were not changed by additional ratio of soybean milk. The optimum conditions of each factor were set to where the rice soaking time and additional ratio of soybean milk were at their minimum. Weight, volume, expansibility, yellowness, hardness, color, taste, flavor, appearance and overall preference were established at maximum level where the objective of the optimum was in level. Our data indicated the statistically predicted values of the highest desirability was 1.24 day of rice soaking time and 15.80% of additional ratio of soybean milk.
This study investigated the correlation between the level of consistency in fashion show models' appearance and design concept through a statistical and qualitative analysis of the S/S Paris Collection 2014. The following conclusions have been drawn in this study. First, the percentage of models of color was very low in regards to the physical appearance of models; in addition, there was a higher percentage of Caucasian models for collections with a high level of consistency in models' physical appearance. Collections with a high percentage of models of color indicate more casual design concepts and the promotion of diversity in racial background is considered more effective for street fashion. Second, collections with a high level of consistency in models' physical appearance tend to control various elements that constitute a physical appearance through more detailed planning and stage direction. Third, there is a tendency to reinforce design concepts by creating a consistency in the overall physical appearance of models. This affirms that their physical appearance is determined by brand (i.e. designer) and is used to maximize a design concept delivery. The results of this study suggests that the physical appearance of models must be determined in line with the design concept versus detailed planning that must consider audience perspectives as well as adjust the show's length and the interval between each model appearing on the stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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