• 제목/요약/키워드: RGB컬러 모델

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계층적 특징 학습을 이용한 3차원 물체 인식 시스템의 설계 (Design of the 3D Object Recognition System with Hierarchical Feature Learning)

  • 김주희;김동하;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권1호
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    • pp.13-20
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    • 2016
  • 본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

Fresnel 변환 패턴의 삽입에 의한 컬러 이미지 워터마킹 기법 (A Color Image Watermarking Technique by Embedding a Fresnel-Transformed Pattern)

  • 이창조;강석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권7호
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    • pp.90-98
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    • 2006
  • 디지털 워터마킹은 이미지, 사운드와 같은 멀티미디어 데이터에 지각할 수 없도록 비밀 정보를 삽입하는 기법이다 일반적으로 주파수 영역 워터마킹 기법에서는 원 이미지에 대해 주파수 변환을 하고, 그 변환 면에 부호화된 워터마크 데이터를 삽입한다. 본 논문에서 우리는 Fresnel 변환을 이용한 새로운 컬러 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 이미지를 Fresnel 변환시켜 얻은 패턴의 값들을 컬러 이미지에 삽입한다. 본 워터마킹 모델은, 컬러 이미지에 대한 워터마크 삽입을 위해 원 이미지를 RGB 성분에서 YCrCb 성분으로 분해를 한 후 Y 성분에 워터마크 이미지의 Fresnel 변환된 패턴의 실수와 허수 값을 삽입하는 기법이다. 제안된 기법의 유효성을 검증하기 위한 워터마크 삽입 추출 실험 결과 유효성을 입증 할 PSNR 값을 나타냈으며, 또한 JPEG와 같은 손실 압축 공격에 대해 내성을 지니고 있음을 보였다.

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칼라 영상 객체 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 서비스 방안에 관한 연구 (A Study on Game Contents Classification Service Method using Image Region Segmentation)

  • 박창민
    • 서비스연구
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    • 제5권2호
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    • pp.103-110
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    • 2015
  • 최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.

컬러 영상 색채 강도 엔트로피를 이용한 앙상블 모델 기반의 지능형 나비 영상 인식 (Ensemble Model Based Intelligent Butterfly Image Identification Using Color Intensity Entropy)

  • 김태희;강승호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.972-980
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    • 2022
  • 영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 (Skin Region Extraction Using Color Information and Skin-Color Model)

  • 박성욱;박종관;박종욱
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제45권4호
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    • pp.60-67
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    • 2008
  • 피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 또한 피부색 검출 성능이 우수한 ST 컬러 공간을 수정하여, 보다 정확한 피부색 영역을 추출할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 $33{\sim}48%$ 향상시킬 수 있었다.

이미지 분석을 이용한 신선편이 연근의 갈변도 분석 (Analysis of browning degree on fresh-cut lotus root (Nelumbo nucifera G.) using image analysis)

  • 조정석;김대현;박정훈;문광덕
    • 한국식품저장유통학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.760-765
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    • 2013
  • 신선편이 연근의 갈변도를 분석하는 방법으로써 이미지 분석법에 대한 가능성에 대해서 연구하였다. 우선 신선편이 연근의 갈변 저해 처리를 위해서 $50^{\circ}C$의 증류수에 5분간 블랜칭 처리(DB), $50^{\circ}C$의 1% ascorbic acid에 5분간 블랜칭 처리(AB), $50^{\circ}C$의 1% citric acid에 5분간 블랜칭 처리(CB)하고, 절단 후 아무 처리도 하지 않은 것을 대조구로 하였다. 갈변 저해 처리 후 0.04 mm의 polyethylene film($25cm{\times}30cm$)에 열 접합 포장 후 $4^{\circ}C$에서 9일 동안 저장하면서 관능평가, 갈변도, polyphenol oxidase 활성을 분석하였다. 연근의 갈변도 분석은 사진 자료를 바탕으로 3가지 컬러 모델을 사용하였는데, 우선 RGB와 CIE $L^*a^*b^*$ 컬러 모델에서 각각의 색 지표를 분석하고 HSV 컬러 모델을 이용하여 갈변면적을 분석하였다. 관능 평가에서 AB와 CB 처리구가 저장 9일째까지 갈변 현상이 가장 많이 억제된 것으로 나타났고, RGB 컬러 모델에서 R, G, B 값이 모든 처리구에서 감소하는 것을 확인하였으며, 특히 AB와 CB 처리구에서 감소하는 정도가 가장 적은 것으로 나타났다. CIE $L^*a^*b^*$와 HSV 컬러 모델에서는 저장 기간이 지남에 따라서 $L^*$값은 감소하고 $a^*$, $b^*$ 값과 갈변 면적은 증가하는 것으로 확인되었는데 AB와 CB 처리구에서 값의 변화 정도가 가장 낮은 것을 확인 할 수 있었다. Polyphenol oxidase 활성 분석에서도 모든 저장 기간 동안 AB와 CB 처리구에서 효소의 활성이 가장 낮게 나타났으며, 위의 결과들을 토대로 유기산과 블랜칭 병용 처리에 의해서 연근의 갈변이 억제되었음을 확인하였다. 관능 평가와 모든 실험 결과 값의 상관관계 분석에서는 최소 0.84 이상의 상관관계가 있었는데, 특히 $L^*$ 값이 0.93으로 상관관계가 가장 높은 것을 확인 하였다. 따라서 본 연구에서 실시한 이미지 분석법은 다양한 컬러모델을 이용하여서 신선편이 연근의 갈변도를 분석하기에 적합한 것으로 판단된다.

얼굴 컬러 분석에 의한 지능형 여권 얼굴 인증 시스템 (Intelligent Passport′s Face Verification System Using Face Color Analysis)

  • 김도현;차의영;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.279-286
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    • 2004
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.

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TV컬러 배경영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘 (Algorithm of Face Region Detection in the TV Color Background Image)

  • 이주신
    • 한국항행학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.672-679
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    • 2011
  • 본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.

색상 기울기 배경 모델 기반 안정적 동적 객체 윤곽 추출 (Robust Contour Extraction of Moving Object based on Hue Gradient Background Model)

  • 이제성;문규형;최유주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.261-264
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    • 2006
  • 본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

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마우스 제어를 위한 손 인식 시스템 개발 (Development of the Hand Recognition System for the Mouse Control)

  • 정종면;장정륜;김유일;박지원;이원주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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    • pp.173-174
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    • 2011
  • 본 논문에서는 마우스 제어를 위한 손 인식 시스템을 제안한다. 이를 위하여 배경영상과 입력영상의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 구하고, RGB 컬러모델을 HSV 컬러모델로 변환하여 피부색상과 유사한 영역을 얻는다. 이 둘 사이의 교집합을 통하여 손 후보 영역을 추출하고 모폴로지 연산을 통해 잡음을 제거한 후 손 영상을 추출한다. 추출한 손 영상을 모폴로지 연산을 이용하여 손바닥 영역과 손가락 영역으로 분리한 다음 손바닥 영역의 위치정보를 마우스의 좌표로, 손가락의 개수를 마우스 이벤트로 정의하여 마우스를 제어한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 마우스 제어에 효과적으로 사용될 수 있음을 보이고 있다.

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