This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.
고성능 저가의 디지털 인쇄기기의 출현으로 불법적인 위변조가 사회적인 문제로 대두되고 있고, 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하기 위한 디지털 포렌식 기술을 제안한다. 컬러 디지털 인쇄기기는 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에, 출력물에 작은 차이가 존재한다. 이와 같은 차이점을 활용하면, 임의의 주어진 출력물에 대해 어떠한 인쇄기기로 출력되었는지 구별이 가능하다. 제안하는 방법에서는 차이점을 구별하기 위하여 출력물을 스캔한 디지털 이미지에 대해 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 계산한 고주파 영역을 추출한다. 이에 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산한 후에 행렬 데이터의 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출된 특징을 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 디지털 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 총 2,597장 이미지와 7대 프린터(HP, Canon, Xerox DCC400, Xerox DCC450, Xerox DCC5560, Xerox DCC6540, Konica)를 가지고, 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하는데 있어서 평균 96.9% 정확률을 보였다.
현재 방송 및 인터넷분야에서는 멀티미디어 정보가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보 중에서 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 원하는 물체영역을 선택한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 우선 컬러특성을 추출하기 위해 제안한 방법으로 색상을 HSV 변환한 후 히스토그램을 구해 데이터베이스영상과 히스토그램 인터섹션을 통해 유사치를 구한다 또한 질의영상을 그레이영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 공간적 그레이분포와 질감특성을 추출하여 유사치를 구한다. 그리고 2개의 유사치를 더하여 최종 유사도를 결정하는데 이때 각 유사치에 가중치를 적용하였다. 질의영상으로부터 컬러영상 특성뿐만 아니라 그레이영상 특성도 파악하여 단점을 보완하였고 실험결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다. 또한 가중치를 적용함으로써 검색효율이 개선되었다.
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.
The purpose of this study was to investigate the visual images of shirts according to coloration and the interval of checked patterns. The experimental stimulus and questionnaires for scaling response were developed for this study. The stimuli were 12 color pictures, in which the gender, coloration(WG: white+gray, WK: white+black, GK: gray+black), and interval(0.5 cm, 1.5 cm, 3.5 cm, 5.5 cm) were manipulated. The 7-point rating scale was used for evaluation of the visual image. Data were obtained from 144 male college students and 144 female college students living in Gyeonggi, Gyeongnam, Seoul, Gwangju, Daegu, and Busan on December 2009. For data analysis, ANOVA and the Duncan-test were used by using the SPSS program. The results of this study were as follows; the visual images for shirts according to the coloration and interval of checked patterns consisted of four dimensions of attractiveness, appeal, youth, and modesty. Gender was the main factor when looking at attractiveness. Coloration had the main effect on appeal, youth, and modesty. Also, there was a significant interaction effect of gender and coloration on attractiveness, while there was a significant interaction effect of coloration and interval on modesty.
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
본 논문에서는 얼굴을 검출하기 위해서 컬러영상에서 눈동자 템플릿을 사용한 얼굴을 검출하는 방법에 관해 제안하였다. 전체 시스템의 구성은 크게 피부색 모델에 의한 피부 영역을 검출하고 검출된 피부 영역에 타원을 적용하여 얼굴영역을 찾은 뒤 템플릿을 사용하여 눈동자를 추출하여 정규화 된 얼굴을 검출하는 단계로 이루어 졌다. 특히 타원을 적용할 때와 눈동자 템플릿을 적용할 때는 모멘트를 사용하였으며, 눈동자를 추출할 때 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 눈동자 템플릿을 사용하면 눈동자의 위치와 크기를 동시에 얻어 낼 수 있었다. 마지막으로 이렇게 검출된 얼굴을 기울어진 각도만큼 회전시켜 정규화 된 얼굴을 검출 할 수 있었다.
Lertpokanont, B.;Chitwong, S.;Cheevasuvit, F.;Dejhan, K.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.192-194
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2003
Since the details in quasi-homogeneous region will be destroyed from the conventional global image enhancement method such as histogram equalization. This defect is caused by the saturation of gray level in equalization process. So the local histogram equalization for each quasi-homogeneous region will be used in order to improve the details in the region itself. To obtain the quasi- homogeneous regions, the original image must be segmented. Here we applied the watershed transform to the interesting image. Since the watershed transform is based on mathematical morphology, therefore, the regions touch can be effectively separated. Hence two adjacent regions which have the similar gray pixels will be split off. The process will be independently applied to three different spectral images. Then three different colors are assigned to each processed image in order to produce a color composite image. By the proposed algorithm, the result image shows the better perception on image details. Therefore, the high efficiency of image classification can be obtained by using this color image.
Objective: To demonstrate that human visual illusion can contribute to sub-endocardial dark rim artifact in contrast-enhanced myocardial perfusion magnetic resonance images. Materials and Methods: Numerical phantoms were generated to simulate the first-passage of contrast agent in the heart, and rendered in conventional gray scale as well as in color scale with reduced luminance variation. Cardiac perfusion images were acquired from two healthy volunteers, and were displayed by the same gray and color scales used in the numerical study. Before and after k-space windowing, the left ventricle (LV)-myocardium boarders were analyzed visually and quantitatively through intensity profiles perpendicular the boarders. Results: k-space windowing yielded monotonically decreasing signal intensity near the LV-myocardium boarder in the phantom images, as confirmed by negative finite difference values near the board ranging -1.07 to -0.14. However, the dark band still appears, which is perceived by visual illusion. Dark rim is perceived in the in-vivo images after k-space windowing that removed the quantitative signal dip, suggesting that the perceived dark rim is a visual illusion. The perceived dark rim is stronger at peak LV enhancement than the peak myocardial enhancement, due to the larger intensity difference between LV and myocardium. In both numerical phantom and in-vivo images, the illusory dark band is not visible in the color map due to reduced luminance variation. Conclusion: Visual illusion is another potential cause of dark rim artifact in contrast-enhanced myocardial perfusion MRI as demonstrated by illusory rim perceived in the absence of quantitative intensity undershoot.
본 연구는 코발트 코팅 두께에 따른 점토 표면과의 반응성을 연구하였다. 시편에서 표면으로 부터 일정한 두께로 코발트가 확산된 것을 볼 수가 있으며, 황화코발트의 도포양과 함께 청자토보다 백자토에서 확산층의 두께가 증가하였다. 백자토에 코팅된 시편은 grayish blue가 blue 색으로 변화되는 것을 알 수 있으며 $L^*$값이 51.78에서 37.61로 감소하고, 청자토에 코팅된 시편인 경우 dark olive gray에서 dark gray색으로 $L^*$값이 53.91에서 38.93로 적어지는 것을 알 수가 있다. 시편의 물성 평가는 XRD, SEM, 열팽창기, TG-DTA, UV-vis spectrophotometer와 HRDPM을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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