Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.2
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pp.240-244
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2007
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination fur eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.456-463
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2004
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination for eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tacking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-Pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils ale not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tacking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.17
no.4
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pp.157-170
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2000
CHROMA. a content-based image rctl-ieval syslem lhas inlroduced a perceptual color modcl, which can siinulatc the visual perceplual process of lhuman beings and eliminate ihe l~roblem ol condilional color variations. Th~s model Ihoweve~ rcgarded shadows and rcllcctions as u n k ~ ~ o u ~ i colors. and took no account of ihe inforclation which can bc gamed from them Th~s ~tudy atlempls Lo estnnale (he unbhown colors using i~ght~ng dil-cclions and lo prove that the process ol unknown colol eslimation can enhance the lperformance o l image retrieval syslems. With the ckperimcntal results, it was concludcd that thc model pmposcd in this study can enhance the perfomancc of content-based image retrieval systems using Lhe ]~ercepiual color model.
Light was the symbol of the city's prosperity and culture. People can walk around the city at the night time with safe. Now light is used with beauty and function at the same time. This study is the example how to draw the lighting design concept in specific city and district based on the citizen-minded survey. The citizen-minded survey makes a new chance taking the goodness and characteristics from local city specially and select the site for applying the specific opinion and requirement in the city. The expression of design concept on night landscape design gives the fresh image to the city during the night time. Because people feel the free and dynamic mood in the night landscape lighting, it is very important to set and express the design concept on night landscape design. The result of this study was applied in the Daegu city. In particular, the distribution complex's night landscape lighting in the Daegu was designed with specific concept expression from the citizen-minded survey. Making and expressing the design concept on night landscape design is basic for unity and diversity in the city.
본 논문에서는 배경과 오브젝트 합성 시 사실적인 그림자 효과를 표현하기 위해 HDR 영상을 기반으로 한 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 실 세계 정보를 모두 포함하는HDR 영상을 가시화 하기 위해 톤 맵핑(tone mapping)하여 그 영상으로부터 광원의 위치가 되는 밝은 영역들을 찾아내고 그 위치들로부터 방향성 광원을 추정한다. 카메라의 노출시간을 짧게 하여 촬영한 영상에서 나타나는 부분을 실제 광원이 위치하는 부분으로 볼 수 있으므로 톤 맵핑한 영상을 이미지 프로세싱을 거쳐 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 한 후 밝은 영역만 표현 되도록 한다. 전 처리를 거친 영상을 기반으로 밝은 영역을 추정하기 때문에 보다 정확한 광원의 위치 추정이 가능하며, 추정된 밝은 영역과 일치하는 HDR 영상의 데이터를 사용하기 때문에 정확한 광원의 위치와 데이터를 얻을 수 있다. 또한 추정된 광원은 실제 렌더링에 곧바로 사용이 가능하며, 이를 통해 사실적인 shadowing 효과를 얻을 수 있다.
We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.96-101
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2023
Digital art creation has become an indispensable part of today's society, but traditional digital art production methods have been difficult to meet the growing creative needs of artists. Therefore, this study takes the cloud series works of artist Morten Lasskogen as an example and explores the application value of 3D Max and Unreal Engine in digital art created by analyzing the lighting effects in the works of art. This research aims to form reference materials through actual case analysis and provide artists with more efficient ideas for digital art creation.
A spatial augmented reality (SAR) system enables a virtual image to be projected onto the surface of a real-world object and the user to intuitively control the image using a tangible interface. However, occlusions frequently occur, such as a sudden change in the lighting environment or the generation of obstacles. We propose a robust object tracker based on a multithreaded system, which can track an object robustly through occlusions. Our multithreaded tracker is divided into two threads: the detection thread detects distinctive features in a frame-to-frame manner, and the tracking thread tracks features periodically using an optical-flow-based tracking method. Consequently, although the speed of the detection thread is considerably slow, we achieve real-time performance owing to the multithreaded configuration. Moreover, the proposed outlier filtering automatically updates a random sample consensus distance threshold for eliminating outliers according to environmental changes. Experimental results show that our approach tracks an object robustly in real-time in an SAR environment where there are frequent occlusions occurring from augmented projection images.
Histogram is very sensitive in lighting because of feature between color space. When it has intensity of moved light, It may be possibility that similarity drop down, So In this paper, introduce new image retrieval method that calls HAC (Histogram Area Calculation). This method divides area of Histogram by a few area and calculate areas. The proposed method is to calculate area of Histogram and compare similarity based on feature that histogram has presently. Performance of our proposed method was verified more excellent than other Conventional method and Merged Color Histogram.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.6
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pp.546-552
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2016
We present a quantitative evaluation of an algorithm for model-based face recognition. The algorithm actively learns how individual faces vary through video sequences, providing on-line suppression of confounding factors such as expression, lighting and pose. By actively decoupling sources of image variation, the algorithm provides a framework in which identity evidence can be integrated over a sequence. We demonstrate that face recognition can be considerably improved by the analysis of video sequences. The method presented is widely applicable in many multi-class interpretation problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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