The purpose of this study was to develope a practical color range for the fashion industry in Korea. 3623 color sample used by 109 brands from'93 spring/summer to'96 spring/summer were collected. Also, the application frequency and consumer responses of each collected colorwere analyzed in this study. To clarify the characterstics of color range used in the fashion industry, density of color was etermined by color clustering based on A: and consumer responses. The resultsof this study were as follow; 1. The result analyzed based on the Munsell System revealed that the distributions of hue were concentrated in R, YR, Y, and PB. The chroma was concenturated mostly in the low range and the value, on the contrary, showed relatively even distribution. 2. 458 representative colors were selected by color clustering based on the toEless than 1. 0. In addition, the frequency of color applications and consumer responses were also considered when selecting the colors frequently used in the fashion industry and finals, 1163 colors wereobtained. The color range of the representative colors showed similar color characteristics with the 3623 colors supplied by the fashion industry. As a results, this approach was proven to appropriate to develope a color range for a practical use. 3. In conclusion, around 1200 colors were suggested to organize the color range to reflect the characteristics of the fashion industry with an acceptable color differance for color planning and management.
Objectives Although tongue diagnosis is one of major diagnostic methods in east Asian traditional medicine, the standard of normal tongue color have not established. So we tried to suggest the method to establish the standard of normal tongue color range and the pilot data about the normal range. Materials and methods: 22 precedent study papers that presented the numerical data of normal (light red) tongue color were analyzed. At the same time, 46 adult people tongue color data were also collected and analyzed. Results Precedent studies showed remarkable fluctuations of the range of normal tongue color. Collected tongue color data of the 46 people showed mean Hue value 2 and standard deviation 14 in HSB system. Additionally, 3 ways of standard establishment for normal tongue color were suggested. Conclusion We suggest statistical method as a reasonable method for tongue color standard establishment and $2{\pm}14$ as a reference Hue value for normal tongue color.
The spectral color resolution of an image is very important in color image analysis. Two factors influencing the spectral color resolution of an image are illumination intensity and lens aperture for a selected vision system. An optimal combination of illumination intensity and lens aperture for color image analysis was determined in the study. The method was based on a model of dynamic range defined as the absolute difference between digital values of selected foreground and background color in the image. The role of illumination intensity in machine vision was also described and a computer program for simulating the optimal combination of two factors was implemented for verifying the related algorithm. It was possible to estimate the non-saturating range of the illumination intensity (input voltage in the study) and the lens aperture by using a model of dynamic range. The method provided an optimal combination of the illumination intensity and the lens aperture, maximizing the color resolution between colors of interest in color analysis, and the estimated color resolution at the combination for a given vision system configuration.
Generally, skin color information has been widely used at the face region extraction step of the face region recognition process. But many experimental results show that they are very sensitive to the given threshold range which is used to extract the face regions at the input image. In this paper, we propose a face region extraction algorithm based on an adaptive range decision for skin color. First we extract the pixels which are regarded as the candidate skin color pixels by using the given range for skin color extraction. Then, the ratio between the total pixels and the extracted pixels is calculated. According to the ratio, we adaptively decide the range of the skin color and extract face region. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.
The purpose of this study is to classify the characteristics of color communication tools and the color range applied in the Korean fashion industry. To collect the color sample and related references, a questionnaire was distributed during the time period, December, 1995 to June, 1996. From the responses, 2641 color samples used by 109 domestic brands, from 1993 spring/summer to 1996 spring/summer, were collected and analyzed. The data was measured by L*a*b*, and the H V/C formula found in the Munsell notation was used to calculate the data. To classify the color range served for the fashion industry, the distribution of colors are analyzed by difference of season and fabric. The results of this study are as follows : 1. Dominant colors in the Korean fashion industry are Red, Yellow-red, Yellow, purple-blue and low chromatic range colors. 2. While high value colors, such as pale, light greyish, light, dull, dark and vivid tone colors, are dominant in the spring/summer season, low value colors, such as greyish, dark greyish. and deep tone colors and warm colors such as Red, Yellow-red, are prevalent in the fall/winter season. 3. The number of colors commonly used for color planning is less than 20 colors, and both hue and tone are considered important when making color selections. 4. All brands take consumers' color preferences into consideration for color planning, and most of them also take color trends into account. 5. Hue and tone color characteristics analyzed by types of fabrics show more seasonal influence than the fabric itself.
Due to the inconsiderateness of human capability and inappropriate arrangement of display and control unit at the industrial site, the human error leads to a various accidents. This study was performed to investigate the visual range at the eye field and stationary field at the various angles with three different visual stimuli of alphabetic character, color slip and light-emitting diode. Three kinds of various alphabetic characters depending on length and breadth ratio (1:1, 3:5, 5:3) and three different colors (red, yellow, green) were used for the stimuli. Twenty-five subjects (11 males and 14 females) participated for this study. The results showed that female had wider visual range than male at the eye field, however no significant difference was found at the stationary field. The light-emitting diode had a widest visual range then color slip and characters are in order at the eye field and stationary field. For the character stimulus, the widest visual range was shown at length and breadth ratio of 1:1. The other ratios (3:5 and 5:3) showed no significant difference. The color of red had a widest visual range on the light-emitting diode, however, the color of yellow showed a widest visual range on the just color slip at the eye field. The result of this study would be valuable in applying to the design of visual display and the panel layout of control and displays in the industrial site.
This study assumes that though buildings have identical color of the outer walls, their colors and images make the difference according to neighboring environmental factors and visual range. Based on the assumption, it carries a quantitative analysis of physical and image difference, targeting colors of the outer walls of high-rise apartment buildings within apartment complex. As a result, it is identified that the outer colors of the buildings on the streetside of high-rise residential complexes are significantly different according to neighboring environmental factors and viewers' visual range. And, it is suggested that in planning colors of outer wall, colors should be arranged in consideration of color difference according to visual range.
Correlation among color intensity, electron donating ability to $\alpha$, $\alpha$-diphenyl-$\beta$-dicrylhydrazy(DPPH) and cultivation conditions by Bacillus subtilis DC-2 were tested with response surface methodology. Both of pigment generation ability and DPPH were more affected by temperature than any other factor. The highest correlation was appeared between color intensity and DPPH as 0.8364 which is significant at 1% level. After fixing cultivation time which is not significant at 10% level to 84hrs as optical cultivation time, response surface methodology was conducted in regarding temperature and color intensity. As a result of overlapped contour map of color intensity and DPPH, when cultivation temperature was in the range of 38.9~41.1$^{\circ}C$ and pH was in the range of 8.34~9.12, optical density of color intensity was predicted higher than 0.374 at 390nm and DPPH was infered higher than 1.310 at 528nm. In the range of optical culture condition, cultivation temperature, pH and cultivation time was fixed to 4$0^{\circ}C$, 8.5 and 85hrs, respectively. In resulting, observation value of color intensity and DPPH was in the range of anticipation value as 0.386 at 390nm and 1.332 at 528nm respectively.
자연스러운 사용자 작업 환경인 헤드 제스처 인터페이스를 구현하기 위해서는 얼굴 영역 추출에 관한 연구가 선행되어야 하는데, 최근에는 동영상에서 얼굴 영역을 추출하기 위해 색상 정보를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적으로 사용되는 HSI 컬러 모델과 YIQ 컬러 모델의 각 색상 성분인 H(hue)와 I(in-phase)를 이용하여 얼굴 영역의 추출 성능을 비교한다. 먼저 각 색상 성분에 대해 임계 구간 변화에 따른 최적의 얼굴색 구간을 설정하여 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교한다. 다음으로 설정된 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상에 대해 얼굴 박스를 추출함으로써 최종적인 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교 평가한다. 실험 결과, 최적의 얼굴색 정보를 표현하는 구간은 HSI의 H 성분의 경우 $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$, YIQ의 I 성분은 $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$인 것으로 나타났다. 이 최적 구간에 의한 각 색상 성분의 얼굴 영역 추출의 정확도에서는 I 성분이 H 성분에 비해 약 10% 정도 높은 추출율을 나타냈으며, 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상의 경우에서도 I 성분이 약 3% 정도의 보다 나은 얼굴 영역 추출 결과를 얻었다.
Estimation and correction of color temperature of digital images are basis of white balance adjustment after image acquisition stage. White balance is one of the most important image processing techniques for subjective image quality enhancement. Correction of color temperature is applied for white balance adjustment or for changing the mood of a picture. A picture taken under the daylight can be changed to have a mood of sunset or cloudy day, for example. We evaluate color temperature transformation of high dynamic range images in linear and log domain, and we conclude that linear domain transformation shows better results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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