Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.4
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pp.372-378
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2009
For effective mobility control of unmanned ground vehicles in outdoor off-road environments, terrain cover classification technology using passive sensors is vital. This paper presents a novel method far terrain classification based on color and texture information of off-road images. It uses a neural network classifier and wavelet features. We exploit the wavelet mean and energy features extracted from multi-channel wavelet transformed images and also utilize the terrain class spatial coordinates of images to include additional features. By comparing the classification performance according to applied features, the experimental results show that the proposed algorithm has a promising result and potential possibilities for autonomous navigation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.338-339
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2021
In this paper, we proposed a multiclass image scene classification method based on transform learning. The method using the Residual Network (ResNet) model which pre-trained on the large image dataset ImageNet for image classification. Compared with the image classification method of the CNN model, it can greatly improve the classification accuracy and efficiency
This paper propose skin color detection that uses MLP(Multi Layer Perceptron) and multiple color models. The proposed method reduces weight of MLP by partial connection between input layer and hidden layer based on color models, and the using color models are RGB model and YCbCr model. The experimental result for proposed method showed 94% classification rate of skin and non-skin pixels with 32% decrease in the number of weight compare to general MLP on the average.
The research is committed to inquire about the attributes of color schemes and their image, and the results are as follows : One, the preference of ranges of neon colors was explicit, and the frequency of use of neon colors distinctively diverged season by season. Two, it was observed that, with neon colors, an achromatic color scheme was a more preferred arrangement. As for chromatic colors, neutral and mid-tone natural colors were more favored since they did not tarnish the properties of neon colors and, yet, more effective exhibiting images in diversity and variety. Three, the neon color fashion generally displayed a dual image: its original classification embellished with neon colors rendering the image of powerful and futuristic sensation. Having been around since the early 2000's, the frequency and range of use of neon colors have been increasing rapidly mostly by the sports, leisure and related industries. Regardless of the fact, neon colors will be rediscovered with a variety of color schemes and expand their application.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.4
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pp.229-236
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2017
This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.1
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pp.16-25
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2020
Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.
This study performed a simultaneous sensory evaluation and color measurement, targeting 136 female university students who live in the Dae-Jeon region. the study measured participants'facial coloration under the condition of available light between 11 AM and 3 PM from Spring (May) to Autumn (October) in 2009. For statistical analysis, descriptive statistics, a member variate analysis, and discriminant analysis were executed using SPSS version 18.0 of the statistics program. The results of this study are as follows. First, as a result of the sensory evaluation, the blue undertone well matched to face type was dominantly distributed among the female university student participants. Second, the forehead showed a type of yellowish coloration and was relatively dark to cheeks. However the cheek displayed a reddish coloration and was relatively bright compared to the forehead from an evaluation of a cheek and forehead color measurement. Third, due to the investigation the of facial coloration variable, a yellowish and reddish chromaticity on the cheek were evident as a variable of facial coloration, which has an influence on the classification of the types of facial color. As a result of the induced discriminant through these two color variables, the yellowish chromaticity appeared as a color variable to have a greater influence than the reddish chromaticity on the cheek.
We investigate the properties of bright galaxies with various morphological types in Abell 1139 and Abell 2589, using the pixel color-magnitude diagram (pCMD) analysis. The 32 bright member galaxies ($Mr{\leq}-21.3mag$) are deeply imaged in the g and r bands in our CFHT/MegaCam observations, as a part of the KASI-Yonsei Deep Imaging Survey of Clusters (KYDISC). We examine how the features of their pCMDs depend on galaxy morphology and infrared color. We find that the g - r color dispersion as a function of surface brightness (${\mu}r$) shows better performance in distinguishing galaxy morphology, than the mean g - r color does. The best set of parameters for galaxy classification appears to be a combination of the minimum color dispersion at ${\mu}r{\leq}21.2mag\;arcsec-2$ and the maximum color dispersion at $20.0{\leq}{\mu}r{\leq}21.0mag\;arcsec-2$: the latter reflects the complexity of stellar populations at the disk component in a typical spiral galaxy. Moreover, the color dispersion of an elliptical galaxy appears to be correlated with its WISE infrared color ([4.6]-[12]). This indicates that the complexity of stellar populations in an elliptical galaxy is related to its recent star formation activities. From this observational evidence, we infer that gas-rich minor mergers or gas interactions may have usually occurred during the recent growth of massive elliptical galaxies.
There are numerous emotions in the human world. Human expresses and recognizes their emotion using various channels. The example is an eye, nose and mouse. Particularly, in the emotion recognition from facial expression they can perform the very flexible and robust emotion recognition because of utilization of various channels. Hybrid-feature extraction algorithm is based on this human process. It uses the geometrical feature extraction and the color distributed histogram. And then, through the independently parallel learning of the neural-network, input emotion is classified. Also, for the natural classification of the emotion, advancing two-dimensional emotion space is introduced and used in this paper. Advancing twodimensional emotion space performs a flexible and smooth classification of emotion.
Identifying asteroid families, which are groups of asteroids with similar orbital properties, is important for understanding the formation and evolution of the solar system, and probing the origins of Near-Earth Objects (NEOs). Although asteroid taxonomy can be used to identify and refine asteroid families, there are numerous asteroids which are not taxonomically classified yet. Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) can be useful to investigate types of that asteroids, because the telescope can observe a number of asteroids at once by its large field of view. Using KMTNet data, we confirmed that the taxonomic classification of the asteroids is possible by plotting color-color diagram. There is a clear division between C-type and S-type, but ambiguous division between C-type and X-type. In the future, we will observe and classify asteroids which are not classified yet and utilize the data to identify and refine asteroid families.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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