• 제목/요약/키워드: Mean-Shift

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Mean Shift Segmentation을 이용한 수채화 스타일 변환 기법 (Retouching Method for Watercolor Painting Style Using Mean Shift Segmentation)

  • 이상걸;김철기;차의영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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    • pp.433-434
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 bilateral filtering과 mean shift segmentation을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 스타일로 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 먼저 bilateral filtering을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 bilateral filtering된 영상에서 mean shift segmentation을 수행하여 수채화 스타일의 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 스타일로 잘 변화되는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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개선된 Mean Shift를 이용한 급격한 컬러 변화 물체 추적 (Tracking Object with Radical Color Changes Using Rectified Mean Shift)

  • 황인택;최광남
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.137-140
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    • 2006
  • 본 논문은 급격한 컬러 변화를 보이는 물체를 추적하기 위해 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 이를 수행하기 위해 컬러기반의 추적 알고리즘인 Mean Shift를 개선하여 적용한다. 지존의 Mean Shift 알고리즘은 물체 추적을 위해 컬러 분포 정보를 설정한다. 하지만 초기의 컬러 분포 정보가 사라질 경우 물체 추적을 정확히 수행하기 힘들다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Mean Shift를 개선하여, 추적 대상의 컬러 정보를 반복적으로 업데이트하여 초기의 컬러 정보가 사라지더라도 추적이 가능하도록 개선하였다. 개선된 추적 알고리즘은 시간에 따라 초기의 컬러 분포 정보가 완전히 사라지더라도 실시간 추적이 가능하도록 구현하였다. 이를 입증하기 위해 본 논문의 실험에서는 실험적인 환경에서 급격한 컬러 변화를 보이는 간단한 문제의 추적과 실생활에서의 예를 함께 보여준다.

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중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용한 와인 라벨 검출 (Wine Label Detection Using Saliency Map and Mean Shift Algorithm)

  • 진연연;이명은;김수형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.384-385
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    • 2011
  • 본 논문은 중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용하여 모바일 폰 영상 내의 와인 라벨 검출 방법을 제안한다. Mean Shift 알고리즘은 비모수적 클러스터링 기술로 클러스터의 수에 대한 사전 지식이 없이도 클러스터링이 가능한 알고리즘인데 실행 시간이 많이 필요한 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 입력 칼라 와인 영상에 Saliency Map을 먼저 적용하고 영상의 두드러진 영역을 찾는다. 다음으로 Mean Shift 알고리즘을 이용한 분할 결과에서 얻은 칼라 마스크를 따라 빈도가 가장 높은 칼라 영역을 찾고 와인 라벨 영역을 검출한다. 실험결과를 통하여 제안된 방법을 모바일 폰을 이용하여 획득된 다양한 와인 영상의 라벨 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 볼 수 있다.

손실함수를 적용한 공정평균 이동에 대한 조정시기 결정 (Determination of the Resetting Time to the Process Mean Shift by the Loss Function)

  • 이도경
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.165-172
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    • 2017
  • Machines are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. Under the process mean shift, production cost, failure cost and quality loss function cost are increasing continuously. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. We suppose that the wear level is observable. In this case, process mean shift problem has similar characteristics to the maintenance policy model. In the previous studies, process mean shift problem has been studied in several fields such as 'Tool wear limit', 'Canning Process' and 'Quality Loss Function' separately or partially integrated form. This paper proposes an integrated cost model which involves production cost by the material, failure cost by the nonconforming items, quality loss function cost by the deviation between the quality characteristics from the target value and resetting the process cost. We expand this process mean shift problem a little more by dealing the process variance as a function, not a constant value. We suggested a multiplier function model to the process variance according to the analysis result with practical data. We adopted two-side specification to our model. The initial process mean is generally set somewhat above the lower specification. The objective function is total integrated costs per unit wear and independent variables are wear limit and initial setting process mean. The optimum is derived from numerical analysis because the integral form of the objective function is not possible. A numerical example is presented.

주야2교대제에서 주간연속2교대제로의 전환 후 수면의 질 변화 : 일개 완성차 제조사의 사례 (The Change of Sleep Quality after Transition to Consecutive Day Shift from Day and Night Shift: A Motor Assembly Factory Case)

  • 송한수
    • 한국산업보건학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.566-572
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    • 2015
  • Objectives: The major objective of this study was to analyze insomnia after the change to consecutive day shift from day and night shift in a motor assembly factory. Materials: Data were collected at before and after shift system change through a survey conducted by a labor union. We analyzed transition of PSQI(Pittsburgh Sleep Quality Index) among 222 workers by separating the day shift week and night shift week. The cut-off point of insomnia was 8.5 on the PSQI. Results: Mean PSQI in the day shift week significantly did not decrease, going from $6.36{\pm}3.23$ to $6.46{\pm}3.00$(p=0.612 by paired t-test), Mean PSQI for night shift week significantly decreased from $8.31{\pm}3.36$ to $6.19{\pm}3.18$(p<0.001 by paired t-test). However, mean PSQI in the day shift week increased from $6.33{\pm}3.83$ to $7.11{\pm}2.86$ in ${\geq}50$ years(p=0.085, by repeated measured ANOVA). Mean PSQI score in the night shift week improved more in the married group(from $8.38{\pm}3.27$ to $6.12{\pm}3.18$) than in the non-married group(from $7.82{\pm}3.27$ to $6.12{\pm}3.18$)(p=0.038, by repeated measured ANOVA). Conclusions: The change to consecutive day shift improved insomnia in night shift. However, insomnia in the day shift week was worsened among those more than 50 years old.

카메라 이동환경에서 mean shift와 깊이 지도를 결합한 다수 인체 추적 (Multiple Human Tracking using Mean Shift and Depth Map with a Moving Stereo Camera)

  • 김광수;홍수연;곽수영;안정호;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권10호
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    • pp.937-944
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    • 2007
  • 본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

비마커 증강현실을 위한 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 기반 손 자세의 추정 (The Estimation of Hand Pose Based on Mean-Shift Tracking Using the Fusion of Color and Depth Information for Marker-less Augmented Reality)

  • 이선형;한헌수;한영준
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.155-166
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    • 2012
  • 본 논문은 비마커 증강현실(Marker-less Augmented Reality)을 위한 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 알고리즘 기반 손 자세의 추정 기법을 제안한다. 기존 비마커 증강현실의 연구는 손을 검출하기 위해 단순한 실험 배경에서 피부색상 기반으로 손 영역을 검출한다. 그리고 손가락의 특징점을 검출하여 손의 자세를 추정하므로 카메라에서 검출할 수 있는 손 자세에 많은 제약이 따른다. 하지만, 본 논문은 3D 센서의 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 기법을 사용함으로써 복잡한 배경에서 손을 검출할 수 있으며 손 자세를 크게 제약하지 않고 손 영역의 중심점과 임의의 2점의 깊이 값만으로 정확한 손 자세를 추정한다. 제안하는 Mean Shift 추적 기법은 피부 색상정보만 사용하는 방법보다 약 50픽셀 이하의 거리 오차를 보였다. 그리고 증강실험에서 제안하는 손 자세 추정 방법은 복잡한 실험환경에서도 마커 기반 방법과 유사한 성능의 실험결과를 보였다.

Optimal Design of a EWMA Chart to Monitor the Normal Process Mean

  • Lee, Jae-Heon
    • 응용통계연구
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    • 제25권3호
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    • pp.465-470
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    • 2012
  • EWMA(exponentially weighted moving average) charts and CUSUM(cumulative sum) charts are very effective to detect small shifts in the process mean. These charts have some control-chart parameters that allow the charts and be tuned and be more sensitive to certain shifts. The EWMA chart requires users to specify the value of a smoothing parameter, which can also be designed for the size of the mean shift. However, the size of the mean shift that occurs in applications is usually unknown and EWMA charts can perform poorly when the actual size of the mean shift is significantly different from the assumed size. In this paper, we propose the design procedure to find the optimal smoothing parameter of the EWMA chart when the size of the mean shift is unknown.

영역 기반 물체 추적에서 색상 배치를 고려한 표적 모델링 (Target Modeling with Color Arrangement for Region-Based Object Tracking)

  • 김대환;이승준;고성제
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권1호
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    • pp.1-10
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    • 2012
  • 본 논문은 물체 추적에 적합한 새로운 형식의 히스토그램 모델을 제안한다. 제안하는 색상 히스토그램은 양자화 된 각 색상요소에 대해 픽셀의 개수뿐만 아니라 평균 위치 정보 그리고 평균 위치로부터 일정하게 떨어진 영역에 속하는 픽셀들의 색상평균값을 포함한다. 또한 제안하는 히스토그램간의 유사도를 나타내기 위하여 Bhattacharyya 거리를 기본으로 새로운 유사도 함수를 정의하고 mean shift 기법에 적용한다. 기존의 mean shift 기반 기법들과는 달리 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 물체 주변 배경 영역에 물체와 비슷한 색상이 존재하더라도 강건한 물체 추적이 가능하다. 실험 결과는 기존 기법들과의 비교를 통하여 개선된 추적 결과를 보여준다.

Mean Shift Segmentation을 이용한 스마트폰 기반의 수채화 효과 변환 기법 (Smartphone Based Retouching Method for Watercolor Painting Effect Using Mean Shift Segmentation)

  • 이상걸;김철기;차의영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.2413-2418
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    • 2010
  • 본 논문에서는 최근 급속히 보급되고 있는 스마트폰에서 촬영한 사진 영상을 수채화 효과가 나도록 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 수채화 효과 변환 기법은 영상처리 분야에서 많이 사용하는 양방향 필터링(bilateral filtering)과 평균 이동 분할(mean shift segmentation)을 이용한다. 먼저 입력 영상을 스마트폰 화면 해상도로 크기 변환한 후 양방향 필터링을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 다음으로 양방향 필터링을 거친 영상에서 평균 이동분할을 수행하여 최종영상을 생성한다. 실험을 통하여 스마트폰의 연산속도를 고려한 평균 이동 분할의 파라미터 값을 설정하여 다양한 사진에 대하여 수채화 효과가 잘 나타나는 것을 확인하였다.