• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.27-35
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• 2010

유해영상 검출에서 정확하게 피부 색상 영역을 획득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 기존의 방법들은 서로 다른 인종, 조명, 화장, 사용된 카메라 등과 같은 여러 원인으로 인해 피부 색상 추출에 여전히 문제를 가지고 있으며, 사전에 미리 정해진 피부 색상 분포 모델을 이용하여 영상에서 피부 영역을 검출한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 눈 주변 영역에서 샘플을 추출하여 입력 영상에 최적으로 적합된 피부 색상 분포 모델을 생성하여 피부 영역을 강건하게 분할하고, 분할된 피부 영역에서 성인 영상을 대표할 수 있는 특징을 추출한 후, 분할된 피부 영역이 나체의 몸체를 포함하고 있는지를 뉴럴 네트워크 다층 퍼셉트론을 통해 여러 대표적인 특징들을 통합하면서 추론하는 새로운 방법을 제안하다. 본 논문의 실험에서는 피부 색상 영역 분할과 성인영상 검출의 두 가지 성능 측면에서 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 보다 우수함을 보인다. 본 논문에서 제안한 강건한 유해영상검출 기법은 얼굴 검출, 성인영상 필터링 등과 같은 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2011-2025
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• 2021

고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2068-2082
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• 2023

With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.83-92
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• 2009

본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.

• 한국인쇄학회지
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• 제31권1호
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• pp.15-37
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• 2013

Split digital printing into interior and outdoors on present advertisement. When is printing machine for interior mainly, use ink of water-based type. Equipment of this type embodies high resolution, but ink special quality light stability is weak. Also, when is printing machine for outdoors, printing machines of solvent or UV type are used because of water resistance and light stability. This printing machines hard to embody ink special quality high resolution mainly. And because outside is far visibility range, is uncommon in case high resolution requires embodiment. Therefore, high resolution of inside is water-based type considering this item and outside printing machine of low resolution solvent type mainly announce. Also, divide into eco-friendly latex ink type that is announced to water-based, solvent, UV according to ink type and the latest market using in occasion of digital printing machine used as advertisement industry. Color management that is been consistent of original image has a lot of difficulties by using substrate that is also various to digital printing machine for such various advertisement. But, consumers is rising realization about color or desire about quality improvement of color gradually in interior outside advertisement market. So, require solution method. Therefore, in this paper, eco-friendly ink use applied device calibration through linearization in done latex digital printing machine to basis. And studied right color management plan of digital printing for interior outside advertisement through three steps such as G7 calibration application and ICC profile application.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.92-99
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• 2009

본 논문에서는 교통 신호등 영역 검출을 포함한 교통 신호등 외곽 부분과 신호등 색을 자동으로 판별하여 사용자에게 알려주는 교통 신호등 자동 판별 시스템 구현을 제안하였다. 본 논문은 교통 신호등색을 정확하게 검출하기 위하여 교통 신호등색에 해당하는 파장 범위를 설정하고, 색상 성분을 분할하였다. 색상 성분을 통해 교통 신호등색(빨강 주황 녹색)을 검출하며 배경부분은 그레이 영상으로 변환한다. 다음으로 웨이브렛 변환 알고리즘을 사용하여 다양한 환경에서 신호등 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 교통 신호등 인식 부분은 CBIR(Content-Based Image Retrieval)기반에서 캐니 에지 연산자와 허도로프 매칭 알고리즘의 특성을 적용한 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통 신호등이 첨가되어 있는 조명, 배경 등이 다양한 영상을 대상으로 실험하며, 기존 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.45-50
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• 2022

The vehicle motion in urban environment is determined by surrounding traffic flow, which cause understanding the flow to be a factor that dominantly affects the motion planning of the vehicle. The traffic flow in this urban environment is accessed using various urban infrastructure information. This paper represents a color recognition algorithm for traffic lights to perceive traffic condition which is a main information among various urban infrastructure information. Deep learning based vision open source realizes positions of traffic lights around the host vehicle. The data are processed to input data based on whether it exists on the route of ego vehicle. The colors of traffic lights are estimated through pixel values from the camera image. The proposed algorithm is validated in intersection situations with traffic lights on the test track. The results show that the proposed algorithm guarantees precise recognition on traffic lights associated with the ego vehicle path in urban intersection scenarios.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.137-144
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• 2009

주행중에 취득된 비디오에서 정확한 차선 정보를 추출하는 기술은 차선이탈 경보시스템, 무인 자동차, 실감 차량항법 시스템 등의 지능형 자동차와 관련된 서비스 개발에 필요한 핵심 요소 기술의 하나이다. 본 논문에서는 주행중에 취득된 비디오에서 차선의 색깔을 인식하고 주행중인 차로의 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 즉, 석양이나 역광 등의 다양한 조도 환경에서도 차선 색깔을 인식하기 위한 방안으로 Background-color 제거 기법을 제안하고 주행 차로의 위치를 인식하는 기법으로 확률망 기반 기법을 제안한다. 제안된 확률망 기반 기법은 비디오 인식을 통해서 얻은 차선의 색깔, 차선의 타입(점선, 실선) 등의 정보와 데이터베이스에서 얻은 차로의 수, 차로 폭 등의 도로 정보를 결합하여 주행차로를 결정하는 프레임워크를 제공한다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 도로 환경에서 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.154-161
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• 2008

본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.