• International Journal of Costume and Fashion
• /
• 제5권2호
• /
• pp.55-67
• /
• 2005

The purpose of this study is to document an unidentified velvet fabric which is located in the Museum. The investigation was conducted by analyzing color, weaving technique. pattern of the study object. To identify the origin of the object, many references about color trends, construction methods and patterns were accessed. Two comparative objects which were dating from 1600 to 1699 in the Museum of F.I.T. were selected since they are similar to the study object. The results of this study can be summarized as follows; (1) The type of this study object is 'cut and voided velvet'. It is obtained establishing the motif as areas of cut pile so as to form a pattern, while leaving other areas of the grounded weave without pile. Two flowers and two tulips with S curved stems are composed as one unit in the vertical direction. (2) The colors used in this study object. which are ivory, smoke blue, medium orange, and yellow. are part of a new trend color in the $17^{th}$ century. (3) The vertical undulating stripe patterns are also of significance in this fabric. They seemed to be contemporary with the serpentine line which was common since the $15^{th}$ century and the vertical stripes pattern which appeared from the $16^{th}$ century. (4) The stylized tulip patterns of this study object began to appear in the early $17^{th}$ century. The stems and leaves of this patterns are less sinuous than the floral motifs of the later $17^{th}$ century. Therefore, the study object is dated to early in $17^{th}$ century because of the color combination. stripes. stylized tulips, leaves. and stems are showing the characteristics of this period.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권2호
• /
• pp.107-112
• /
• 2012

실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.666-671
• /
• 2008

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권3호
• /
• pp.97-102
• /
• 2008

본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할 검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.319-326
• /
• 2004

본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.43-53
• /
• 2012

본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
• /
• pp.260-262
• /
• 2006

One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.422-428
• /
• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.142-149
• /
• 2012

The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.139-146
• /
• 2020

The camouflage pattern was difficult to distinguish from the surrounding background, so it was difficult to classify the object and the background image when the color image is used as the training data of deep-learning. In this paper, we proposed a red-green color blindness image transformation method using the principle that people of red-green blindness distinguish green color better than ordinary people. Experimental results show that the camouflage soldier's recognition performance improved by proposed a deep learning model of the ensemble technique using the imitated red-green-blind image data and the original color image data.