Bovine coat color is decided by the melanocortin receptor 1 (MC1R) genotype mutation and melanogenesis. Specially, in the various cattle breeds, dominant black coat color is expressed by dominant genotype of $E^D$, red or brown is expressed in the frame shift mutation of recessive homozygous e by base pair deletion and wild type of $E^+$ is expressed in various coat colors. However, not very well known about the effected of MC1R genotype mutation on the coat color through family lines in KBC. Therefore, this study were to investigate effect of MC1R genotype mutation on the coat color, and to suggest mating breed system in accordance with of MC1R genotype for increased on brindle coat color appearance. Parents (sire 2 heads and dam 3 heads) and offspring (total : 54 heads) from crossbreeding in KBC family line with the MC1R genotype and phenotype records were selected as experimental animals. The relationship between melanocortin 1 receptor (MC1R) genotypes expression verified by PCR-RFLP, and brindle coat color appearance to the family line of the cross mating breed from MC1R genotype pattern was determined. As a result, 4MC1R genetic variations, $E^+/E^+$ (sire 1), $E^+/e$ (sire 2 and dam 3), $E^+/e$ with 4 bands of 174, 207 and 328 bp (dam 1) and $E^+/e$ with 3 bands of 174, 207, 328 and 535 bp (dam 2) from parents (sire and dam) of KBC. However, 3 genetic variations, e/e (24%), $E^+/E^+$ (22%) and $E^+/e$ (56%) were identified in offspring. Also, brindle coat color expressrated was the e/e with the 0%, $E^+/E^+$ with 67% and $E^+/e$ with 77% from MC1R genotype in offspring on the cross mating of KBC. Furthermore, when the sire had $E^+/e$ genotype and the dam had $E^+/E^+$ with the 3 bands or $E^+/e$ genotype, and both had whole body-brindle coat color, 62% of the offspring had whole body-brindle coat color. Therefore, the seresults, the mating system from MC1R genotype patterns of the sires ($E^+/e$) and dams ($E^+/E^+$ with the 3 bands or $E^+/e$) with brindle coat color may have the highest whole body-brindle coat color expression in their offspring.
In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks that have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, we have a global search for entire image and then have tracking the object through local search when the object is recognized.
Islam, Mohammad Khairul;Jahan, Farah;Baek, Joong Hwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4534-4555
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2015
We propose a robust object cataloging method using multiple locally distinct heterogeneous features for aiding image retrieval. Due to challenges such as variations in object size, orientation, illumination etc. object recognition is extraordinarily challenging problem. In these circumstances, we adapt local interest point detection method which locates prototypical local components in object imageries. In each local component, we exploit heterogeneous features such as gradient-weighted orientation histogram, sum of wavelet responses, histograms using different color spaces etc. and combine these features together to describe each component divergently. A global signature is formed by adapting the concept of bag of feature model which counts frequencies of its local components with respect to words in a dictionary. The proposed method demonstrates its excellence in classifying objects in various complex backgrounds. Our proposed local feature shows classification accuracy of 98% while SURF,SIFT, BRISK and FREAK get 81%, 88%, 84% and 87% respectively.
본 논문에서는 비디오 프레임들의 윤곽선과 컬러 분포를 사용한 비디오를 분할 하는 방법을 제안하며 분할된 장면의 정보를 사용하여 비디오 브라우징을 구현하였다. 비디오를 분할하기 위한 방법으로는 HSV 162개의 색상을 가진 히스토그램과 자동 임계값으로 산출된 윤곽선을 사용하였고 각 장면들의 객체 위치와 색상 분포 등의 특성을 고려하였다. 검출된 장면들을 계층적인 브라우저와 장면 기반 브라우저를 사용해 비디오를 브라우징할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 제안하는 장면 변화 검출 방법이 기존의 색상 분포만을 사용하는 히스토그램의 방법에 비해 움직임에 보다 견고하고, 빛의 영향을 최소화 할 수 있음을 다양한 종류의 비디오 데이터를 통해 보였다.
국내에는 약 100만명이 넘는 색각이상자가 있으나, 방송 및 웹에서 공급되는 디지털 콘텐츠에는 색각이상자를 위한 보조기술이 적용된 예가 드물다. 본 연구에서는 다양한 색각 특성과 장애 정도를 갖는 색각이상자들이 컴퓨터를 사용하여 자신의 색각 특성에 적합하게 그래픽 콘텐츠를 보정할 수 있는 ICC 프로파일을 생성하는 방법을 개발하였다. 적색과 녹색 계통의 색 범위에 대하여 2개의 보정규칙을 규정하여 ICC프로파일을 생성하였다. 이시하라 플레이트 10개를 대상으로 적색각, 적록색각, 녹색각 이상자 각각 1명. 1명, 2명에 대하여 시험한 결과 시험 통과율이 97.5%였다. 보정 프로파일 생성에 걸리는 시간은 시험방법에 대한 설명을 포함하여 평균 13분이 소요되어, 전문 병원에서 색각 특성을 진단하여 보정을 행하는 방법에 비하여 비교적 적은 노력과 고가의 장비의 동원이 없이, 신뢰성 있는 보정 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 피부객 정보와 투영 기법에 기반한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 피부색 정보에 기반한 얼굴 후보 영역 추출 단계와 투영 단계로 구성된다 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 먼저 입력 영상에서 피부색 구간 범위로 피부색 후보 화소들을 추출하였다. 그리고 피부색 후보 화소로 추정된 화소 수와 전체 화소수의 비를 계산하고, 이에 따라 적응적인 피부색 구간 문턱 값을 설정하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 투영 단계에서는 얼굴 폭 추정을 위해 추출된 얼굴 후보 영역을 수직 투영을 하였다. 그리고 추정된 얼굴의 폭 정보는 얼굴의 길이 추정을 위한 수평 투영 시에 이용하였다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 얼굴 영역 추출 알고리즘보다 정확한 얼굴 영역 추출 결과를 보였다.
본 논문에서는 단일 비디오카메라와 초음파센서를 이용한 스마트 에어백용 승객 감지 시스템을 제안하였다. 승객의 체형과 얼굴 위치를 검출하기 위하여, 실시간 검출이 용이한 얼굴색 및 움직임 정보를 이용한다. 비디오 카메라 영상에서 얼굴색에 해당하는 색차신호 (U/V)의 경계값과 휘도신호 (Y)의 현재 프레임과 이전 프레임간의 차이값을 이용하여 후보 얼굴 블록 영상을 만든 후 모폴로지 및 라벨링 과정을 거쳐 얼굴 위치를 검출한다. 제안한 승객 자세감지 시스템의 성능을 평가하기 위하여 차량 지그에 IEEE 카메라, 초음파 센서 및 적외선 LED를 설치하여 다양한 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.
디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.
사회적 상호작용에서 적절한 행동을 위해서는 사회인지적 정보 뿐 아니라 다양한 정서 정보의 처리 역시 중요하다. 정서의 처리과정은 자극의 속성 뿐 아니라 다양한 맥락과 외부 요인의 영향을 받는다. 본 연구는 정서처리에 영향을 미치는 요인들과 그 효과의 양상을 파악하기 위하여 생물형운동자극을 사용한 정서변별과제를 시행하였다. 첫 번째 과제에서는 분노, 행복, 또는 중립 정서를 지닌 단서자극과 함께 제시된 빨강, 초록, 흰색, 또는 노란색 중 하나의 색과 분노 또는 행복 정서를 지닌 표적자극을 비교하여, 단서자극에 비해 표적자극이 나타내는 정서를 판단하도록 하였다. 두 번째 과제에서는 정서 중립 자극만을 사용하여 색의 효과를 조사하였다. 실험 결과, 표적자극의 특정 색과 정서 간 연합이 관찰되었다. 즉, 빨간색은 분노정서, 초록색은 행복정서 처리를 촉진하는 것으로 보였다. 또한, 단서자극과 표적자극의 정서가 일치할 때 표적자극 정서의 변별 정확도가 높았으나, 빨간색과 분노정서가 조합된 조건에서는 단서자극 정서의 영향을 받지 않았다. 두 번째 과제에서는 표적자극의 색에 의해 착각적인 정서반응이 나타남을 관찰하였다. 본 연구를 통해 기존에 주로 사용된 얼굴자극이 아닌 생물형운동자극을 이용해 자극의 정서처리 과정에 영향을 미치는 맥락 및 색 요인의 효과를 구체적으로 확인하였으며, 가능한 후속연구 및 임상적 연구에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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