The purpose of the research is to estimate the amount of a color image reaction variation by changing areas in order to design the method to reduce an error about the color sample when it is applied in the real situation. The summary of the results acquired in this research is as followed. (1) With fixed observing distance of 1m, we observed that the value and chroma of each color object became higher as sight angle was increased as $2^{\circ},\;10^{\circ},\;and\;30^{\circ}$, even though the variation ratio was different. (2) With fixed sight angle of 10, we observed that the value and chroma of each color object becane higher as observing distance was changed from 1m to 3.3m, even though the variation ratio was different. (3) With same area, we observed that the values and chromas of each color object in the conditions of $1m-30^{\circ}\;and\;3.3m-10^{\circ}$ were almost same. (4) When the area became larger, the subjects tended to feel that colors were bright and clear with the increase of tone. In all the colors, the variation of a color reaction in chroma is higher than those in value. In future, we can observe the limit in applying to colors in the architecture by identifying the tendency of the color change according to the area change qualitatively.
Kim, Young-Rae;Kim, Eun-Yi;Chang, Jae-Sik;Park, Se-Hyun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.4
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pp.34-40
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2008
This paper presents a vision based walking robot control system using hand shape recognition. To recognize hand shapes, the accurate hand boundary needs to be tracked in image obtained from moving camera. For this, we use an active contour model-based tracking approach with mean shift which reduces dependency of the active contour model to location of initial curve. The proposed system is composed of four modules: a hand detector, a hand tracker, a hand shape recognizer and a robot controller. The hand detector detects a skin color region, which has a specific shape, as hand in an image. Then, the hand tracking is performed using an active contour model with mean shift. Thereafter the hand shape recognition is performed using Hue moments. To assess the validity of the proposed system we tested the proposed system to a walking robot, RCB-1. The experimental results show the effectiveness of the proposed system.
Leukocyte in blood smear image provides significant information to doctors for diagnosis of patient health status. Therefore, it is necessary step to separate leukocyte from blood smear image among various blood cells for early disease prediction. In this paper, we present a saliency map and stepwise region merging based leukocyte segmentation method. Since leukocyte region has salient color and texture, we create a saliency map using these feature map. Saliency map is used for sub-image separation. Then, clustering is performed on each sub-image using mean-shift. After mean-shift is applied, stepwise region-merging is applied to particle clusters to obtain final leukocyte nucleus. The experimental results show that our system can indeed improve segmentation performance compared to previous researches with average accuracy rate of 71%.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.9
no.3
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pp.166-171
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2009
In recent years, video detection systems have been implemented in various infrastructures such as airport, public transportation, power generation system, water dam and so on. Recognizing moving objects in video sequence is an important problem in computer vision, with applications in several fields, such as video surveillance and target tracking. Segmentation and tracking of multiple vehicles in crowded situations is made difficult by inter-object occlusion. In the system described in this paper, the mean shift algorithm is firstly used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate or not. And then some characters in the license plate is recognized by using the fuzzy ARTMAP neural network, which is a relatively new architecture of the neural network family and has the capability to learn incrementally unlike the conventional BP network. We finally design a license plate recognition system using the mean shift algorithm and fuzzy ARTMAP neural network and show its performance via some computer simulations.
The presence of multiple populations is now well-established in most globular clusters (GCs) in the Milky Way. In light of this progress, here we suggest a new model explaining the origin of the Sandage period-shift and the difference in mean period of type ab RR Lyrae variables () between the two Oosterhoff groups. In our models, while matching the observed color-magnitude diagrams, the difference in is naturally reproduced as the instability strip is occupied by different subpopulations with increasing metallicity. The instability strip in the metal-poor group II clusters is populated by second generation stars (G2) with enhanced helium and CNO abundances, while the RR Lyraes in the metal-rich group I clusters are mostly produced by first generation stars (G1) without these enhancements. This population shift within the instability strip can create the observed period-shift between the two groups, since both helium and CNO abundances play a role in increasing the period of RR Lyrae variables. The presence of more metal-rich Oosterhoff group III clusters having RR Lyraes with longest can also be reproduced, if more helium-rich third generation stars (G3) are present in these GCs.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.633-636
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2012
최근 디지털카메라와 스마트 폰 등의 모바일 기기가 급속도로 발전 하면서 언제, 어디서나 손쉽게 사진을 찍을 수 있게 되었다. 이런 환경의 변화는 수없이 많은 사진을 양산하게 되었고, 손쉽게 많이 찍은 사진에 대한 분류에 불필요한 시간을 많이 보내게 되었다. 따라서 보다 편리하게 촬영된 사진들을 분류 관리하기에 적합한 자동화된 프로그램이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 GPS나 시간 등의 메타 정보에 의존하지 않고 오직 사진의 주 색상을 이용한 히스토그램 특징과 Mean Shift 분류기를 사용하여 대략적인 분류를 시도하려했다. 실험결과를 토대로 살펴보면, 제안된 방법은 사진의 주 색상이 확실한 경우는 잘 분류할 수 있지만 여러 가지 색상이 복잡하게 혼합된 경우와 주 색상을 찾기 어려운 경우에는 분류에 한계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안된 알고리즘은 사진과 영상들을 개략적인 분류를 실시할 때 주 색상 히스토그램특징이 의미 있는 전역적 특징(Global Feature)중의 하나로 생각된다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3718-3726
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1999
Color image is more effective than gray one in human visual perception. Therefore, color image processing becomes important area. Color images are often corrupted by noises due to the input sensor, channel transmission errors and so on. Some filtering techniques such as vector median, mean filter, and vector $\alpha-trimmed$ mean filter have been used for color noise removal. Among them, vector $\alpha-trimmed$ mean filter gave the best performance in the mixed color noise. But, there are edge shift and blurring effect because vector $\alpha-trimmed$ mean filter is uniformly processed across the image. So, we proposed a conditional fuzzy cluster filter to improve this problems. Simulation results showed that the proposed scheme improves the NCD measure and visual quality over the conventional vector $\alpha-trimmed$ mean filter in the mixed color noise.
The Purpose of this study was to investigate spectrophotometric characteristics of Korean knotweed extracts. The properties were evaluated by it′s extracting solvent, effect of metallic ion, variations of pH values and effect of light exposure. The results were as following; The highest absorbance was found in methanol extract of Korean knotweed, while the lowest absorbance was carbon tetrachloride extract. The UV-vis. spectra of Korean knotweed colors in several solvents showed hypsochromic shift of n-π/sup */ transition with the polarity of solvent. Absorbance and peak of UV-vis. spectra of Korean knotweed colors became lower and broader by addition of metallic ion. The light stability in irradiation with xenon ]amp of the color solution with Cu were higher than those of Al and Fe. The UV-vis. spectra of Korean knotweed extracts in various pH values showed bathochromic shift under alkaline condition, and their peaks disappeared after 5 hours exposure.
The Purpose of this study was to investigate spectrophotometric characteristics of Korean knotweed extracts. The properties were evaluated by it's extracting solvent, effect of metallic ion, variations of pH values and effect of light exposure. The results were as following; The highest absorbance was found in methanol extract of Korean knotweed, while the lowest absorbance was carbon tetrachloride extract. The UV-vis. spectra of Korean knotweed colors in several solvents showed hypsochromic shift of $n->\pi^*$ transition with the polarity of solvent. Absorbance and peak of UV-vis. spectra of Korean knotweed colors became lower and broader by addition of metallic ion. The light stability in irradiation with xenon ]amp of the color solution with Cu were higher than those of Al and Fe. The UV-vis. spectra of Korean knotweed extracts in various pH values showed bathochromic shift under alkaline condition, and their Peaks disappeared after 5 hours exposure.
We show quantitatively whether giant elliptical galaxies would be visible at for UV wavelenghts if they were placed at moderate red shift of 0.4-0.5. On the basis of simple cosmological tests, we conclude that giant elliptical galaxies can be detectable up to the red shift of 0.4-0.5 in the proposed GALEX(Galaxy Evolution Explorer) Deep Imaging Survey. We also show that obtaining UV color index such as $m_{1550}$ - V from upcoming GALEX and SDSS (Sloan Digital Sky Survey) observations should be feasible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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