In this study, the automatic face tracking algorithm is proposed by using the color and edge information of a color image. To reduce the effects of variations in the illumination conditions, an acquired CCD color image is first transformed into YCbCr color coordinates, and subsequently the morphological image processing operations, and the elliptical geometric measures are applied to extract the refined facial area.
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.
In this paper a method for detecting and extracting the face from the image in YCbCr spaceis proposed. The face region is obtained from the complex original image by using the difference method and the face color information is taken from the reduced face region throughthe Ellipse clustering method. The experimental results showed that the proposed method can efficiently detect and extract the face from the original image under the general light intensity except for low luminance.
본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다.
팩맨(Pacman)은 이전에 오락실에서 선택을 받던 세계적으로 유명한 게임 중의 하나이다. 본 논문에서는 팩맨 게임을 간단한 손동작만으로 수행할 수 있도록 한다. 우선 피부색 추출을 위해 이진 RGB 영상을 구하고, 이 영상에서 휘도를 뺀 이진 YCbCr 영상으로 변환하도록 한다. 다음으로 이진 RGB 영상과 이진 YCbCr영상의 곱 연산을 수행하여 손의 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로, 손 영역의 무게 중심은 최소 경계 사각형과 손의 픽셀 영역 중심을 구하고, 이 두 중심의 평균으로 손 영역의 중심점을 구하는 방법을 사용하였다. 즉, 손의 좌표 중심점을 이용하여 방향키를 대신할 수 있도록 한 모션을 이용한 게임을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 평균 움직임과에러율을 나타내었고, 에러의 종류에 따른 원인도 규명하였다.
In this paper, we propose a new saturation enhancement algorithm which is processed on the new color space, called Normalized YCbCr(NYCbCr). The algorithm consists of two processing unit. One is color space conversion from YCbCr to NYCbCr, and the other is using adaptive saturation mapping function(ASMF). NYCbCr color space is designed to prevent shortcomings such as luminance and hue shift of YCbCr color space and by saturation enhancement. ASMF is effective to enhance saturation properly for each image and to protect low saturation regions of color images from over-saturation. we verified our method using several color images. Experimental results show that the proposed method enhance the saturation with minimizing Luminance and Hue shift.
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.
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
In this paper, This paper presents a new algorithm which is used for detecting and extracting human masks from a color still image. The regions where each pixel has a value of skin-color were extracted from the Cb and Cr images, after the tone of the color image is converted to YCbCr from. A morphological filter is used to eliminate noise in the resulting image. By scanning it in horizontal and vertical ways under ways under threshold value, first candidate section is chosen. If it is not a face, secondary candidate section is taken and is divided into two candidate sections. The proposed algorithm is not affected by the variation of illuminations, because it uses only Cb and Cr components in YCbCr color format. Moreover, the face recognition was possible regardless of the degree of shifting face, changed shape, various sizes of the face, and the quality of image.
본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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