• Title/Summary/Keyword: YCbCr

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YCbCr 농도 대비를 이용한 입술특징 추출 (Lip Feature Extraction using Contrast of YCbCr)

  • 김우성;민경원;고한석
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.259-260
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    • 2006
  • Since audio speech recognition is affected by noise in real environment, visual speech recognition is used to support speech recognition. For the visual speech recognition, this paper suggests the extraction of lip-feature using two types of image segmentation and reduced ASM. Input images are transformed to YCbCr based images and lips are segmented using the contrast of Y/Cb/Cr between lip and face. Subsequently, lip-shape model trained by PCA is placed on segmented lip region and then lip features are extracted using ASM.

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화염의 칼라와 움직임을 이용한 화재감지 (A Fire Detection Using Color and Movement of Flames)

  • 조경래;배성호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.8-14
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    • 2014
  • 본 논문에서는 비디오 영상에서 화염의 칼라와 움직임 특징을 이용한 새로운 화재 감지 방법을 제안한다. 색차로부터 휘도를 효율적으로 분리하기 위하여 RGB 칼라를 YCbCr 성분으로 변환한다. 제안한 방법은 인접 영상들 간의 휘도의 차를 누적하여 화염의 움직임 영역을 검출하고, 화염의 색을 이용하여 화염 후보 영역을 생성한다. 최종적으로, 화염 후보 영역의 면적에 대한 시간적 변화를 이용하여 화염 영역을 결정한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존의 비디오 영상에서의 화재 감지 방법보다 화재 영역의 분류에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

강건한 얼굴 검출 알고리즘을 위한 YCbCr 컬러 모델과 러프 집합 연구 (A Study on the YCbCr Color Model and the Rough Set for a Robust Face Detection Algorithm)

  • 변오성
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.117-125
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    • 2011
  • 본 논문에서는 특징 기반 방법인 YCbCr 컬러 모델을 이용하여 얼굴색 분포를 분할하고, 전처리 과정에서 양자화를 하여 특징 기반의 단점 중의 하나인 조명에 민감한 것을 둔감하도록 하였다. 또한 러프 집합을 이용하여 패턴의 형태로 가장 근사한 영상의 객체를 선택하는 특성을 가지게 함으로 영상 합성의 정확도를 높였다. 본 논문에서 제안된 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 얼굴 크기 및 방향에 관계없이 기존의 알고리즘보다 약 2~3%정도 우수함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

YCbCr 색상모델과 ART2 알고리즘을 이용한 충치 추출 (Dental Caries Extraction using YCbCr Color Model and ART2 Algorithm)

  • 박호준;김연규;이상걸;차의영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1289-1291
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    • 2015
  • 본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

YCbCr 컬러모델 기반의 키프레임 추출을 통한 티저 영상 제작 방법에 대한 연구 (A Research on the Teaser Video Production Method by Keyframe Extraction Based on YCbCr Color Model)

  • 이서영;박효경;용성중;유연휘;문일영
    • 실천공학교육논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.439-445
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    • 2022
  • 온라인 미디어 플랫폼의 발전 및 코로나19 사태로 디지털 영상 콘텐츠의 양산과 소비가 급증하고 있다. 이용자들은 디지털 영상 콘텐츠를 선택하기 위해 썸네일, 티저 영상 등을 통하여 짧은 시간에 콘텐츠를 파악하고 본인에게 맞는 디지털 영상 콘텐츠를 선정하여 시청하고 있다. 세계 곳곳에서 생산되는 모든 디지털 영상 콘텐츠를 일일이 확인하고, 이용자가 선택할 수 있게 티저 영상을 수작업으로 편집하는 것은 매우 불편한 작업이다. 본 연구에서는 티저 영상을 자동으로 생성하기 위해 YCbCr 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 클러스터링 기법을 통해 추출된 키프레임을 최적화한다. 마지막으로 최종 추출된 키프레임을 연결하여 사용자들의 디지털 영상 콘텐츠 확인을 도와 주기 위한 티저 영상을 제작하는 방법을 제시한다.

화재검출을 위한 컬러모델의 화염색상 분석 (The Flame Color Analysis of Color Models for Fire Detection)

  • 이현술;김원호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.52-57
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    • 2013
  • 본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.

멀티미디어 컨텐츠의 컬러 영상에 대한 다중 레벨 디지털 워터마킹 (Multi-Level Digital Watermarking for Color Image of Multimedia Contents)

  • 박홍복;서정희
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.1946-1953
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    • 2006
  • 광도 요소의 워터마크 내장은 컬러 영상을 그레이 스케일 영상과 같은 변형에서 삽입한 소유권 정보의 추출을 보장하기 때문에 YCbCr와 같은 광도-색차 컬러 공간에서 색상의 광도 요소에 소유권 정보를 내장한다. 따라서 본 논문은 워터마크의 견고성과 비시각성에 중점을 두고, 멀티미디어 컨텐츠서비스의 장치와 성능을 고려한 컬러 영상의 워터 마크 내장, 추출 및 인증 알고리즘을 제안한다. 컬러 영상은 RGB 컬러 공간에서 YCbCr 컬러 공간으로 변형 한 다음 Y(Luminance), Cb(Color Differences) 및 Cr(Color Differences) 각 요소의 특성을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 다중 레벨(Multi-Level)의 워터마크를 내장하고 추출 및 인증한다. 실험 결과, JPEG 압축에 따른 견고성과 다중 레벨에 대한 워터마크의 비 시각성을 보장할 수 있었다

Skin Color Extraction in Varying Backgrounds and illumination Conditions

  • Park, Minsick;Park, Chang-Woo;Kim, Won-ha;Park, Mignon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.162.4-162
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    • 2001
  • This paper presents a fuzzy-based method for classification skin color object in a complex background under varying illumination Parameters of fuzzy rule base are generated using a genetic algorithm(GA). The color model is used in the YCbCr color space. We propose a unique fuzzy system in order to accommodate varying background color and illumination condition This fuzzy system approach to skin color classification is discussed along with an overview of YCbCr color space.

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Fuzzy Control of Anti -Sway Motion for a Remote Crane Operation

  • Park, Sun-Won;Kang, E-Sok
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.42.1-42
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    • 2001
  • This paper presents a fuzzy-based method for classification skin color object in a complex background under varying illumination. Parameters of fuzzy rule base are generated using a genetic algorithm(GA). The color model is used in the YCbCr color space. We propose a unique fuzzy system in order to accommodate varying background color and illumination condition. This fuzzy system approach to skin color classification is discussed along with an overview of YCbCr color space.

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얼굴 특징 검출에 의한 RBFNNs 패턴분류기의 설계 (Design of RBFNNs Pattern Classifier Realized with the Aid of Face Features Detection)

  • 박찬준;김선환;오성권;김진율
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.120-126
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    • 2016
  • 본 연구에서는 HCbCr 색 특징과 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴영상을 효과적으로 검출하고 인식하기 위한 방법에 대해 제안한다. 피부색을 검출하는 것은 계산이 빠르고 형태 변형에 강인하여 얼굴을 검출하기에 유용하지만 유사한 색을 갖는 다른 물체를 잘못 검출하기도 한다. 따라서 피부색 검출의 정확도를 높이기 위하여 HSI 색공간과 YCbCr 색공간으로부터 각각 H요소와 CbCr요소를 추출하고 이를 결합하는 방법을 제안하였다. 그리고 각각의 피부색 후보 영역에 대하여 Haar-like 특징을 사용하여 눈을 검출함으로써 얼굴의 정확한 위치를 찾아냈다. 마지막으로 제안된 FCM 기반 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 또 Cambridge ICPR 영상 DB에 대하여 제안된 방법의 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.