The natural dyestuff, grape skin dye was manufactured from grape skin by boiling in 0.1% HCI solution, eliminating the sugar and powdering in freeze dryer. Cotton, wool, silk and nylon fabrics were dyed under several conditions using the manufactured grape skin dye to investigate the dyeability and color fastness. Dyeing was operated in acidic dyebath of pH 4 because the grape skin is anionic. The color of dyed fabrics were affected on temperature of dyeing solution. Under 80$\^{C}$, the color of dyed fabrics were red or violet, but changed to brown in laundering. Above 100$\^{C}$, the color were brown and safe in laundering. Dyeabilities on wool, silk, and nylon fabrics were good, especially silk fabrics were dyed deeper than others. Dyeability was developed with concenturation of dyeing solution. All the dyed fabrics were excellent in color fastness to crocking and laundering. Light fastness was low to moderate. The light fastness of dyed nylon fabrics were as poor as grade 1, but they could be improved to grade 3∼4 by aftertreatment with gallic acid.
Purpose: Skin grafting is one of the most commonly used methods in reconstructive plastic surgery field, but complications such as color change, contracture or hypertrophy are common problems. However, pathophysiology of the color change after skin graft is not yet determined and no animal model is established. Methods: Full thickness skin grafts were performed on the dorsum of C57BL/6 mice. Serial chronological gross inspection for color change and pigmentation were examined. Melanin pigments were traced by Fontana-Masson staining and semi-quantitative analysis was performed. In addition, immunohistochemical staining of S-100, Micropthalmia related Transcription Factor (MITF) and Melan-A antibodies were also performed to observe melanocytes and their changes. Results: After skin graft, color change and pigment spots were observed in the graft. Fontana-Masson staining showed melanin pigments in the epidermal and dermal layers in all mice. Immunohistochemistry staining to S-100, MITF, Melan-A antibodies showed melanocytes at the basal layer of epidermis and dermis. Conclusion: In conclusion, we have established an animal model for skin pigmentation after skin graft. We believe this study may be useful in understanding of the behavior of melanocytes after skin graft.
The purpose of this study is to investigate the clothing interest, the preference for clothing color, in men of their 20s and 30's. The data were obtained from questionnaires completed by 546 men in their 20's and 30s. The SPSS package was used for data analysis which includs factor analysis, t-test, x²-test, Scheffe test, and Cronbach's α to measure the reliability. This study shows the following results. 1. The interest for clothing color was related to individual factors. (age, marriage status, personality). 2. men in their 20's and 30's preferred neutral color, blue, yellow. 3. Men in their 20s and 30s liked monochromatic match in clothing color. 4. The preference for clothing color were appeared to be influenced by the age, personality, skin color.
본 논문에서는 입력되는 3차원의 정지 또는 동적인 입체영상으로부터 색상과 깊이 특징을 결합하여 인간의 피부색상 영역을 강건하게 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 정합 기법을 이용하여 입력된 좌우 영상으로부터 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 화소들을 레이블링하고, 레이블링한 영역 중에서 인간의 피부색상 분포를 가지는 영역들을 실제적인 피부색상 영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 3차원의 특징을 활용한 방법의 성능을 정확도 측면에서 비교 및 평가하였다. 그 결과 제안된 방법은 색상 특징과 깊이 특징을 효과적으로 결합함으로써 기존의 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부색상 영역의 오류를 상당수 제거하는 효과를 가지며, 이로 인해 전반적으로 보다 정확하게 피부영역을 추출하였다.
본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.
입력된 영상을 유해영상인지 아닌지 판단하기 위해 여러 가지 방법이 사용 될 수 있다. 현재, 대부분의 유해영상검출에 대한 연구는 피부색상이 전체영상에서 차지 하는 비율에 기반하고 있다. 본 논문에서는 YCbCr에서 피부영역을 검출 하는 기법을 제안한다. 피부영역은 YCbCr에서 특정적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리하고자 한다. 먼저 Eye-Map을 이용하여 눈의 영역을 찾은 후 그 주변 영역의 색상을 이용해 피부영역의 색상값 분포를 찾고, 전체 영상에서 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출하는 방식이 된다.
Objectives: According to Korean Medicine theory, the skin color of LU10 serves as a diagnostic clue to dyspeptic symptoms. The aims of this study were (1) to find the difference of skin color in LU10 region between functional dyspepsia (FD) and healthy control (HC) and (2) to examine the relationship between LU10 skin color parameters and dyspeptic symptoms. Methods: 39 participants (29 FD and 10 HC) have participated in this study. They were asked to complete gastrointestinal scale (GIS), gastrointestinal symptom rating scale (GSRS), Nepean dyspepsia index (NDI), functional dyspepsia-related quality of life (FD-QoL), visual analogue scale (VAS) for dyspeptic symptoms, food retention questionnaire (FRQ) and cold heat questionnaire (CHQ). $L^*$ (luminance), $a^*$ (red-green balance) and $b^*$ (yellow-blue balance) values of LU10 region were calculated through digital images of the participant's hand. Then we evaluated test-retest reliability of $L^*$, $a^*$ and $b^*$ values of LU10 region. Additionally, we compared $L^*$, $a^*$ and $b^*$ values of LU10 between FD and HC, and examined the relationship between LU10 color parameters and seven questionnaires scores. Results: Only $L^*$ values in LU10 region were significantly higher in FD compared with HC. GIS scores and the subset scores of NDI had a positive correlation with $L^*$ values significantly. Correlation coefficients of test-retest reliability of skin color measurement of LU10 ranged from 0.871 to 0.936 representing very strongly statistically significant (P<0.001). Conclusions: We confirmed the difference of skin color in LU10 region between FD and HC, and relationship between LU10 skin color parameters and dyspeptic symptoms.
비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.
오늘날 현대인들은 피부 관리를 신체적 건강관리의 일환으로 인식하고 있으며, 일반적으로 얼굴에서 발견되는 피부 질환 문제는 여드름이다. 본 논문에서는 CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간을 이용한 효과적인 여드름 검출 알고리즘을 제안하였다. 성분 영상$a^*$의 값이 양수일 경우에 적색이므로 피부 영상에서 적색 계통의 여드름 검출에 적합하다. 먼저 RGB 칼라 공간 기반의 피부 영상은 칼라 밸런싱을 통해 광 보상을 수행하고, CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간으로 변환한다. 추출된 성분 영상 $a^*$을 정규화하고, 임계값 처리를 통해 피부 영역과 여드름 영역을 추정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 밝기 정보를 이용한 방법보다 효과적으로 여드름을 검출하였고, 반사되는 광원에 강인함을 보였다.
피부색 검출은 피부색과 비피부색에 대한 분류기가 사용되며, 분류 성능이 높은 분류기가 필요하다. 기존의 피부색 검출을 위한 분류기들은 대부분 하나의 칼라 모델을 사용하고 있다. 그러나 칼라 모델에 따라 피부색의 분포 특성이 다르기 때문에 하나 이상의 칼라 모델을 사용함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. MLP(Multi Layer Perceptron)는 다른 분류기보다 적은 파라미터를 사용하면서 좋은 분류 성능을 보이고 있다. 하지만 두 개의 칼라 모델을 사용할 경우 MLP의 입력 차원이 증가되기 때문의 파라미터 수가 증가되는 문제가 발생하게 되며, 파라미터 수의 증가는 MLP의 학습 시간이 증가되는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 두 칼라 모델의 구성 성분을 조합함으로써 피부색과 비피부색의 분류 성능을 향상시키고, 적은 수의 파라미터가 사용된 피부색 검출 방법을 제안한다. 제안한 부분 연결 MLP는 각 칼라 모델에 따라 연결 강도를 부분적으로 연결함으로써 연결 강도의 수를 감소 시켰으며, 각 부분 네트워크에 서로 다른 칼라 모델의 특성을 학습시킴으로써 분류율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과 제안한 부분연결 MLP를 RGB와 CbCr 칼라 정보로 구성했을 때 91.8%의 분류율을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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