• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.226-231
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 신경회로망을 사용하여 영상에서 색상을 가진 물체를 배경으로부터 추출해내는 방법을 제시하였다. 퍼지 신경회로망은 영상을 2개의 부류로 구성되어 있는 것으로 보고, 임계 파라미터를 조종하여 물체 영역의 Cb와 Cr의 대표값들과 배경영역의 Cb와 Cr의 대표값들을 추출하였다. 이 대표값들을 이용하여 색상을 가진 물체를 배경으로부터 추출하였다. 제안한 방법은 물체의 위치 및 크기와 밝기에 상관없이 물체를 추출하였다. 여러 가지 영상들을 사용하여 제안한 방법의 성능과 주관적 임계값을 사용한 방법의 성능을 비교하였다. 또한 영상들에 잡음을 첨가하여 제안한 방법의 성능과 주관적 임계값을 사용한 방법의 물체를 추출하는 능력을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.859-862
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• 2005

본 논문에서는 저해상도 휴대폰 컬러 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 대중화된 휴대폰 영상 가운데 저해상도 컬러 영상을 사용한다. 제안된 알고리즘은 조명에 의해 변화가 큰 영상의 질을 LB_MSR 알고리즘을 이용하여 향상시킨뒤, YCbCr 색공간에서 Cb, Cr과 Y성분을 모두 이용하여 얼굴 영역을 검출해낸다. 실험결과 조명변화가 존재하는 영상을 LB_MSR 방법으로 향상시킨뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로써 기존의 방법보다 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1544-1548
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• 2011

A process of choosing a subset of original features, so called feature selection, is considered as a crucial preprocessing step to image processing applications. There are already large pools of techniques developed for machine learning and data mining fields. In this paper, basically two methods, non-feature selection and feature selection, are investigated to compare their predictive effectiveness of classification. Color co-occurrence feature is used for defining image features. Standard Sequential Forward Selection algorithm are used for feature selection to identify relevant features and redundancy among relevant features. Four color spaces, RGB, YCbCr, HSV, and Gaussian space are considered for computing color co-occurrence features. Gray-level image feature is also considered for the performance comparison reasons. The experimental results are presented.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.281-284
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• 2007

A realization for image distortion correction processing system with DSP processor is presented in this paper. The image distortion correcting algorithm is realized by DSP processor for focusing on more real time processing than image quality. The lens and camera distortion coefficients are processed by YCbCr Lookup Tables and the correcting algorithm is applied to reverse mapping method for geometrical transform. The system experimentation results in the processing time about 34.6 msec on $720{\times}480$ curved image at 150 degree visual range.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.69-76
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• 2008

Recently, as the multimedia processing application increases rapidly by going on increasing multimedia data, the efficient retrieval method of image information is required in many fields of application and becoming the matter of major concern. Furthermore, in the last few years rapid improvements in hardware technology have made it possible to process, store and retrieve huge amounts of data in a multimedia format. As a result, Content-Based Image Retrieval (CBIR) has been receiving widespread interest during the last decade. This paper propose the content-based retrieval system as a method for performing image retrieval through the effective feature analysis of the object of significant meaning by using YCbCr channel merging on the basis of the characteristics of man's visual system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1456-1464
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• 2007

정보의 보안 및 감시, 관리에 대한 중요성의 증대와 공항, 항만 및 일반 기업에서의 얼굴 및 피부 인식을 이용한 패스워드 제어 시스템이 활용됨으로써 피부색 검출에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 뿐만 아니라 광범위 통신망을 이용한 화상 통신 및 전자 결재 등 그 적용 범위가 급속하게 확산됨에 따라 정확한 피부색 검출의 중요성이 그 무엇보다 커지고 있다. 본 논문에서는 인종별로 수집된 수백 개의 인물 이미지로부터 얻어진 정보를 사용해 피부색의 YCbCr을 파악하고 이 중 Cb와 Cr 정보만을 이용하여 피부 영역을 설정하였으며, 적응적인 피부 범위 설정을 통하여 그 피부 영역의 포함 여부에 따라 피부색을 검출하는 효율적이고 간단한 구조를 제안한다. 이것은 메모리를 사용하지 않는 ID 처리를 가능하게 함으로써 모바일 장비와 같은 상대적으로 작은 크기의 하드웨어나 시스템으로의 적용을 가능하게 하였다. 그리고 선택적 모드를 추가함으로써 더욱 향상된 피부 검출을 할 수 있을 뿐 만 아니라 복잡한 알고리즘을 사용하는 기존의 얼굴 인식 기술에 상응하는 결과를 보여준다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제8권2호
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• pp.47-58
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• 2018

In this paper, we propose a method for skin condition analysis using a camera module embedded in a smartphone without a separate skin diagnosis device. The type of skin disease detected in facial image taken by smartphone is acne, pigmentation, blemish and flush. Face features and regions were detected using Haar features, and skin regions were detected using YCbCr and HSV color models. Acne and flush were extracted by setting the range of a component image hue, and pigmentation was calculated by calculating the factor between the minimum and maximum value of the corresponding skin pixel in the component image R. Blemish was detected on the basis of adaptive thresholds in gray scale level images. As a result of the experiment, the proposed skin condition analysis showed that skin diseases of acne, pigmentation, blemish and flush were effectively detected.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.3-11
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• 2024

Deaf people who use sign language as their first language sometimes have difficulty communicating because they do not know spoken Korean. Deaf people are also members of society, so we must support to create a society where everyone can live together. In this paper, we present a method to increase the recognition rate of Korean sign language using a CNN model. When the original image was used as input to the CNN model, the accuracy was 0.96, and when the image corresponding to the skin area in the YCbCr color space was used as input, the accuracy was 0.72. It was confirmed that inserting the original image itself would lead to better results. In other studies, the accuracy of the combined Conv1d and LSTM model was 0.92, and the accuracy of the AlexNet model was 0.92. The CNN model proposed in this paper is 0.96 and is proven to be helpful in recognizing Korean sign language.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.470-481
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• 2006

본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.851-863
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• 2012

Retinex 기법은 영상의 어두운 영역의 가시성 향상을 통해 영상의 명암대비를 향상시킨다. 그러나 기존 Retinex 방식들은 RGB 색공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡과 과다한 채도향상으로 인한 색신호 재현의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도신호에 대한 Retinex 처리를 통해 명암을 향상시키고, 휘도신호와 색상에 따른 최대 색차신호 테이블을 이용하여 휘도신호의 밝기 변화에 따라 변화된 채도를 밝기에 적응적으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 과채도 현상을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안된 방식은 기존 방식에 비해 다양한 특성을 갖는 영상에서 우수한 컬러 향상이 이루어짐을 확인하였다.