To apply object recognition techniques to real environment, illumination compensation method should be developed. As effective illumination compensation model, we focused our attention on Retinex model and illumination-Reflectance model, implemented them, and experimented on their performance. We implemented Retinex model with Single Scale Retinex, Multi-Scale Retinex, and Retinex Neural Network and Multi-Scale Retinex Neural Network, neural network model of Retinex model. Also, we implemented illumination-Reflectance model with reflectance image calculation by calculating an illumination image by low frequency filtering in frequency domain of Discrete Cosine Transform and Wavelet Transform, and Gaussian blurring. We compare their illumination compensation performance to facial images under nine illumination directions. We also compare their performance after post processing using Principal Component Analysis(PCA). As a result, illumination Reflectance model showed better performance and their overall performance was improved when illumination compensated images were post processed by PCA.
The popular eigenfaces-based face recognition among proposed face recognition methods utilizes the eigenfaces obtained from applying PCA to a training face image set. Thus, it may not achieve a reliable performance under illumination environments different from that of training face images. In this paper, we propose an illumination-separate eigenfaces-based face recognition method, which excludes the effects of illumination as much as possible. The proposed method utilizes the illumination-separate eigenfaces which is obtained by orthogonal decomposition of the eigenface space of face model image set with respect to the constructed face illumination subspace. Through experiments, it is shown that the proposed face recognition method based on the illumination-separate eigenfaces performs more robustly under various illumination environments than the conventional eigenfaces-based face recognition method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.1
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pp.125-133
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2017
Color in an image is determined by illuminant and surface reflectance. So, to recover unique color of object, estimation of exact illuminant is needed. In this study, the illumination models suggested to get the object color constancy with the physical illumination model based on physical phenomena. Their characteristics and application limits are presented and the necessity of an extended illumination model is suggested to get more appropriate object colors recovered. The extended illumination model should contain an additional term for the ambient light in order to account for spatial variance of illumination in object images. Its necessity is verified through an experiment under simple lighting environment in this study. Finally, a reconstruction method for recovering input images under standard white light illumination is experimented and an useful method for computing object color reflectivity is suggested and experimented which can be induced from combination of the existing illumination models.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.20
no.3
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pp.29-39
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2013
This study addresses the evaluation on the satisfaction of school illumination quality by applying SERVPERF model after extracting factors affecting school illumination quality. Three types of illumination systems (fluorescence light, general LED light and high color rendition LED light) were tested by students who have used each illumination system. Three factors such as effectiveness, esthetic sense and function were developed for evaluation. Satisfaction evaluation was performed based on applied SERVPERF model by comparing perceived levels. The differences of perceived levels of satisfaction on the illumination systems were analyzed by ANOVA. The results said respondents satisfy only the high color rendition LED light regardless of three factors. Especially, students who experienced high color rendition LED light have strong intention to recommend that illumination system to other schools. They also express their desire to use that system at home. Interestingly, there is not much satisfaction difference between fluorescence light and general LED light.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.67-76
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2008
Reliable face recognition under various illumination environments is essential for successful commercialization. Feature-based face recognition relies on a good choice of feature vectors. Gabor feature vectors are known to be more robust to variations of pose and illumination than any other feature vectors so that they are popularly adopted for face recognition. However, they are not completely independent of illuminations. In this paper, we propose an illumination-robust face recognition method based on the Gabor feature vector illumination PCA model. We first construct the Gabor feature vector illumination PCA model where Gator feature vector space is rendered to be decomposed into two orthogonal illumination subspace and face identity subspace. Since the Gabor feature vectors obtained by projection into the face identity subspace are separated from illumination, the face recognition utilizing them becomes more robust to illumination. Through experiments, it is shown that the proposed face recognition based on Gabor feature vector illumination PCA model performs more reliably under various illumination and Pose environments.
This study involves the research about relationship between visual charts and illumination. The subjects were both males and females in their teens and twenties. The examination instrument used was a B-VAT II BVS(Mentol) which was produced in the USA, and the illumination used was a low illumination of 100LUX and a high illumination of 1500LUX in the clinical examination room. The results were as follows: 1. Different types of illumination resulted in similar values of visual acuity. 2. In the male teen subjects, the Snellen visual acuity was better than the numerical visual acuity when using low illumination. But the Landolt visual acuity presented similar results when using both low and high illumination. 3. In male subjects in their twenties, the Numerical visual acuity was better than the Landolt and Snellen visual acuity under low illumination. 4. In the female teen subjects, The Snellen visual acuity was better than the Landolt and Numerical visual acuity under low illumination. 5. In the female subjects in their twenties, The Snellen, Landolt and numerical visual acuities were high under low illumination. 6. Different types of illumination resulted in 0.3 or 0.4 variation of visual acuity. 7. The males and females was similar to the visual acuity.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.25-34
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2010
Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For robust face recognition with respect to illumination variations, illumination normalization of face images is usually applied as a preprocessing step. Most of previously proposed illumination normalization methods cannot handle cast shadows in face images effectively. In this paper, We propose a new face illumination normalization method based on the illumination-separated face identity texture subspace. Since the face identity texture subspace is constructed so as to be separated from the effects of illumination variations, the projection of face images into the subspace produces a good illumination-normalized face images. Through experiments, it is shown that the proposed face illumination normalization method can effectively eliminate cast shadows as well as attached shadows and achieves a good face illumination normalization.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.29
no.4
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pp.44-52
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2001
This study performed factor analysis for 21 independent variables related to the effect of illumination and suggested the effect by multiple regression analysis on the relationship between the effect of illumination and the satisfaction of use of a dependent variable to find the effect of illumination in urban parks at night and the effect of illumination on the satisfaction of use. The results of this study are as follows; 1) Of the 21 independent variables used to study the effect of illumination in urban parks at night, the impact on safety and possibility of crime was highly. The effects of illumination by factor analysis were abstracted as effects of removing anxiety, securing safety, increasing use. 2) As a result of multiple regression analysis, independent variables influencing satisfaction of use in urban park were proved as effects of removing anxiety, securing safety, increasing identity, preparing atmosphere and increasing use. Also, the effect of securing safety was the most important factor; it showed a level of importance 2 times higher than the effect of removing anxiety, and 7.7 times higher than the effect of preparing atmosphere in relative contribution of the effect of illumination to satisfaction of use. 3) Of the effects of illumination influencing satisfaction of use in urban parks, the effect of securing safety and the effect of increasing visibility were more significant than the effects of removing anxiety, preparing atmosphere and increasing use. This fact means that personal safety an the identity of persons or facilities in the space of use should be considered with priority in planning or designing illumination. Also, it implies hat, for night use in urban parks, lightness of the space is required for general safety of use at parks, and proper illuminance on the activity in the space of use should be required. The subject parks of this study are 8 urban neighborhood parks. The model on the effect of illumination and the satisfaction of use depends on characteristics and conditions of location of he park and user class, so the subject parks and persons should be varied, and the difference by sex or ages should be suggested.
Kim, Bong-Hwan;Han, Seon-Hee;Park, Byeong-Gyu;Hwang, Hyeon-Ju;Bae, Ye-Sol;Seo, Jeong-Bin;Yeo, Ye-Eun;Yoon, Min-Jeong;Kim, Hak-Jun
Journal of Korean Clinical Health Science
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v.4
no.2
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pp.550-555
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2016
Purpose. We compared with the refracting power and aberration according to the measurement change in illumination and the pupils area by using the auto refraction instruments. Methods. In this study it were examined 64 eyes without eye disease, 21.4 (${\pm}2.54$) age, 32 (male 10, female 22) patients. Experiments in general illumination using the auto refraction instruments (HRK-8000A, Huvitz, Korea) was measured in both eyes 3 times and after scotopic for 30 minutes in a dark room blocked the light was measured in the same way. Aberration were measured coma, spherical aberration, high and low order aberrations in a general illumination (3500 lux) and low illumination (5 lux) of the pupil area 3.96 mm and 5.96 mm. Results. In the general illumination for measuring of the pupil area, the refractive power, coma, spherical aberration and low order aberration was no significant difference. In the low illumination, spherical aberration of the pupil area was $0.005({\pm}0.015){\mu}m$ in a 3.96mm, $0.014({\pm}0.020){\mu}m$ in a 5.96 mm and appeared a significant difference(p = 0.003). In general and low illumination on the results of comparing the measured values of the refractive power and aberration at the pupil area 3.96 mm, high order aberrations was $0.205({\pm}0.145){\mu}m$ in general illumination, $0.132({\pm}0.075){\mu}m$ in low illumination and appeared a significant differences(p = 0.001). High order aberrations at the pupil area 5.96 mm was $0.278({\pm}0.244){\mu}m$ in general illumination, $0.150({\pm}0.092){\mu}m$ in low illumination and appeared a significant differences(p = 0.000). Conclusions. When the eye refractive power measured by the automatic refraction does not depend on the illumination conditions and size of the observation pupil area, it was found that aberrations are affected by the illumination and the observation pupil area. It was found that the eye examination chamber illumination to obtain accurate measurement produces better results to decrease than to increase.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.10
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pp.1030-1035
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2014
Machine vision inspection systems have replaced human inspectors in defect inspection fields for several decades. However, the inspection results of machine vision are often affected by small changes of illumination. When small changes of illumination appear in image histograms, the influence of illumination can be decreased by transformation of the histogram. In this paper, we propose an enhanced histogram matching algorithm which corrects distorted histograms by variations of illumination. We use the resolution resizing method for an optimal matching of input and reference histograms and reduction of quantization errors from the digitizing process. The proposed algorithm aims not only for improvement of the accuracy of defect detection, but also robustness against variations of illumination in machine vision inspection. The experimental results show that the proposed method maintains uniform inspection error rates under dramatic illumination changes whereas the conventional inspection method reveals inconsistent inspection results in the same illumination conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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