영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.
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.
본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.
TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.
This paper suggests a method of detecting traffic lights for vehicles by combining the HSV(hue saturation value) color model, morphometric characteristics, and location information appearing on consecutive images in daytime. In order to detect the traffic light, the color corresponding to the signal lights should be explored. It is difficult to detect traffic lights among colors of lights from buildings, taillight of cars, leaves, placards, etc. The proposed algorithm searches for the traffic lights from many candidates using morphometric characteristics and location information in consecutive images. The recognition process is divided into three steps. The first step is to detect candidates after converting RGB channel into HSV color model. The second step is to extract the boundaries between the housing of traffic lights and background by exploiting the assumption that the housing has lower brightness than the surrounding background. The last step is to recognize the signal light after eliminating the false candidates using morphometric characteristics and location information appearing on consecutive images. This paper demonstrates successful detection results of traffic lights from various images captured on the city roads.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.676-692
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2018
Saliency detection in neurobiology is a vehement research during the last few years, several cognitive and interactive systems are designed to simulate saliency model (an attentional mechanism, which focuses on the worthiest part in the image). In this paper, a bottom up saliency detection model is proposed by taking into account the color and luminance frequency features of RGB, CIE $L^*a^*b^*$ color space of the image. We employ low-level features of image and apply band pass filter to estimate and highlight salient region. We compute the likelihood probability by applying Bayesian framework at pixels. Experiments on two publically available datasets (MSRA and SED2) show that our saliency model performs better as compared to the ten state of the art algorithms by achieving higher precision, better recall and F-Measure.
Objectives The aim of this study is to design a part in contact with the face of computerized tongue diagnosis system (CTDS), so that external light is effectively shielded even if the facial appearance and degree of protrusion differ when a patient opens or closes his/her jaws. Methods Each of the 4 researchers manually produced clay models of the part in contact with the face of CTDS. Shielding and contact feeling of the clay models were evaluated by 20 assessors. Based on the evaluation, we selected the appropriate model and produced the final silicon model. Then we evaluated the performance of the shielding of the completed silicon model. We took tongue pictures of 60 participants with a CTDS applying the silicon model in condition with external light and without it. The color values in RGB color model and gray scale of the tongue pictures in condition with external light were compared with those without external light. Results There was no significant difference between the color values of the picture taken in condition with external light and those without external light. Conclusions We concluded that the produced part in contact with the face of CTDS can effectively block out the external light.
Copper electroplating is a very popular and important technology for depositing high-quality conductor interconnections, especially in through silicon via (TSV). As this advanced packaging technique developing, a mass of copper and chemical solution are used, so attention to these chemical materials into the utilization and costs can not be ignored. An economical and practical real-time chemical solution monitoring has not been achieved yet. Either Red-green-blue (RGB) or optical emission spectroscopy (OES) color sensor can successfully monitor the color condition of solution during the process. The reaction rate, uniformity and quality can map onto the color changing. Hidden Semi Markov model (HSMM) can establish mapping from the color change to upper indicators, and artificial neural network (ANN) can be integrated to comprehensively determine its targets, whether the solution inside the container can continue to use.
본 논문은 컬러 클러스터 MIMO 기술을 적용하여 육상과 해상 간의 저비용 고속 무선 데이터 전송이 가능한 해상 가시광 통신 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 컬러 클러스터에 50개의 RGB LED 로 구성되며, 온-오프키잉을 사용하여 변조한다. 수신기에서는 선택적 합성기술을 수행하여 컬러 클러스터의 다이버시티 효과를 얻어 비트오율 개선을 제공한다. 성능 실험에서는 해상 채널 구성을 위해 대기 난류 조건에서 바다 상태 데이터 (파고, 풍속 등)를 Pierson-Moskowitz 및 JONSWAP 스펙트럼에 적용하여 구현하였으며 해상 링크 품질을 통신거리와 비트 오율을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 시스템은 국제항로표지협회의 해상 부표식에 충족하고, 고출력 LED를 사용하기 때문에 충분한 조명을 동시에 제공할 수 있는 효율적인 해상 가시광통신 기술임을 보여주고 있다.
The CMS(color management system) software was to enable consistent color reproduction from original to reproduction. The CMS was to create RGB monitor and printer characterization profiles and then use the profiles for device independent color transformation. The implemented CMM(color management module) used the CIELAB color space for the profile connection. Various monitor characterization model was evaluated for proper color transformation. To construct output device profile, SLI(sequential linear interpolation) method was used for the color conversion from CMYK device color to device independent CIELAB color space and tetrahedral interpolation method was used for backward transformation. UCR(under color removal) based black generation algorithm was used to construct CIELAB to CMYK LUT(lookup table). When transforming the CIE Lab colour space to CMYK, it was possible to involve the gray revision method regularized in the brightness into colour transformation process and optimize the colour transformation by black generation method based on UCR technique. For soft copy colour proofing, evaluating several monitor specialism methods showed that LUT algorithm was useful. And it was possible to simplify colour gamut mapping by constructing both the look-up table and the colour gamut mapping algorithm to a reference table.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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