• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1782-1787
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• 2003

A face recognition is currently the field which many research have been processed actively. But many problems must be solved the previous problem. First, We must recognize the face of the object taking a location various lighting change and change of the camera into account. In this paper, we proposed that new method to find feature within fast and correct computation time after scanning PC camera and ID card picture. It converted RGB color space to YUV. A face skin color extracts which equalize a histogram of Y ingredient without the Luminance. After, the method use V' ingredient which transforms V ingredient of YUV and then find the face feature. The result of the experiment shows getting correct input face image from ID Card picture and camera.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.93-103
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• 2018

본 논문에서는 실 도로 영상에서 속도 표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 표지판 인식의 방법들은 조명 변화에 민감하고 반복적인 형태 특징까지 추출하여 인식 성능이 감소하는 단점이 있다. 제안한 방법은 가중치가 적용된 YUV 색상 모델을 이용함으로써 속도 표지판의 색 특성을 강조하였으며 또한 표지판 후보 영역에 관심영역을 국부적으로 제한함으로써 인식 성능을 개선하였다. 이때, 검출과 인식을 위해서는 하 특징을 이용한 아다부스트 분류기를 사용하였다. 제안한 방법을 다양한 속도 및 환경하에서 실험한 결과 기존의 방법들보다 인식의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.7-16
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• 2010

본 논문은 비디오 및 게임 영상에서 인접한 프레임의 차영상을 이용하여 디스플레이 주변의 조명 장치를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 프레임의 대표 색상을 추출하는 단계, 이전 프레임과의 차영상으로부터 변화량을 측정하고 변화 색상을 추출하는 단계, 새로운 대표 색상을 생성하는 단계의 세 단계로 구성된다. 변화량을 측정하기 위해 이미지를 사람 지각 시스템에 가까운 YUV 색공간으로 변환하고 차영상을 구한 후, 각 화소별 색차의 합을 변화량으로 사용하였다. 새로운 대표색상은 변화량에 비례하여 변화색상을 반영한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 동일한 동영상에 대하여 시간에 따른 조명 효과의 변화 양상을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법보다 더 역동적인 조명효과를 보이는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.809-818
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• 2007

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권1호
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• pp.32-39
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• 2004

The color-based vision systems have been used to recognize our team robots, the opponent team robots and a ball in the robot soccer system. The color-based vision systems have the difficulty in that they are very sensitive to color variations brought by brightness changes. In this paper, a neural network trained with data obtained from various illumination conditions is used to classify colors in the modified YUV color space for the robot soccer vision system. For this, a new method to measure brightness is proposed by use of a color card. After the neural network is constructed, a look-up-table is generated to replace the neural network in order to reduce the computation time. Experimental results show that the proposed color classification method is robust under illumination variations.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.563-581
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• 2010

본 논문에서는 초고해상도(UHD: Ultra High Definition) 영상의 방송 서비스를 위한 UHD 영상의 주관적 화질 평가를 수행하고 이에 따른 화질평가 결과를 분석하였다. TV, 인터넷, 개인 미디어 기기들의 보급으로 인해 영상 콘텐츠의 소비가 늘어나고 있으며 이와 더불어 고화질 영상에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 현재 HD급($1920{\times}1080$) 영상이 DTV, DVD, 디지털 캠코더, 감시 비디오 및 기타 멀티미디어 기기 등을 통하여 다양한 형태로 소비되고 있으며, 최근에는 이러한 HD 해상도를 넘어 4K-UHD($3840{\times}2160$) 해상도의 디지털 시네마 콘텐츠가 활발히 제작되고 있고, 멀티미디어 시장에서도 이를 지원하는 카메라, 빔 프로젝터, 디스플레이 등의 기기가 출시되기 시작하였으며, 곧 방송${\times}$통신 환경에서도 4K-UHD 비디오 서비스가 출현할 것으로 예상된다. 이에 본 논문에서는 UHD TV 서비스 도입 시에 UHD 비디오의 시청환경 및 신호규격을 결정하는데 도움을 주기 위해 4K-UHD 영상에 대해 공간 해상도, 컬러포맷, 프레임률, 압축률을 포함한 4 가지 항목에 대한 주관적 화질 평가 실험을 수행하였다. 평가 결과, HD 해상도 대비 UHD 해상도의 영상에 대해 더 높은 주관적 화질 평가 결과를 보였으며, 컬러포맷이 YUV444인 4K-UHD 영상이 YUV422, YUV420인 4K-UHD 영상들 보다 화질이 더 높은 주관적 평가를 받았고, YUV422와 YUV420 4K-UHD 영상 간의 화질 비교에서는 주관적 평가 차이는 미미한 것으로 나타났다. 프레임률에 있어서는 60fps의 4K-UHD 영상이 30fps의 4K-UHD 영상보다 움직임이 많은 영상일수록 더 높은 주관적 화질 평가 결과를 보였으며, HD 영상에 대한 비트심도 비교에서는 10bit인 영상과 8bit인 영상 간의 주관적 화질 평가차이는 매우 작은 것으로 나타났다. 마지막으로 복${\times}$부호화된 4K-UHD 영상의 PSNR이 높을수록 높은 주관적 화질평가를 받았으며 시청거리가 멀어질수록 부호화에 의한 화질 열화를 인지하는 능력이 떨어지면서 PSNR이 낮은 영상도 화질이 양호한 것으로 평가되는 경향이 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.185-190
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• 2019

For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.241-246
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• 2016

Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1491-1494
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• 2002

The paper introduces a novel system of two hands real-time tracking based on the unrestricted hand skin segmentation by multi color systems. After corer-based segmentation and pre-processing operation, a label set of regions is created to locate the two hands automatically. By the normalization, template matching is used to find out the left or right hand. An improved fast self-adaptive tracking algorithm is applied and Canny filter is used for hand detection.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.199-202
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• 2001

A current TV-OUT format is quite different from that of HDTY or PC monitor in encoding techniques. In other words, a conventional analog TV uses interlaced display while HDTV or PC monitor uses Non-interlaced / Progressive-scanned display. In order to encode image signals coming from devices that takes interlaced display format for progressive scanned display, a hardware logic in which scanning and interpolation algorithms are implemented is necessary. The ELA (Edge-Based Line Average) algorithm have been widely used because it provided good characteristics. In this study, the ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) algorithm using to improve the algorithm which shows low quality in vertical edge detections and low efficiency of horizontal edge lines. With the De-interlacing ASIC chip that converts the interlaced Digital YUV to De-interlaced Digital RGB is designed. The VHDL is used for chip design.