본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.
The purpose of this study is to classify Avatar fashion style through analysis of on-line Avatar Mall and to propose color pallette and fashion contents from fashion color analysis. The literature research focused on investigating the notion, characters and types of Avatar and relation of Avatar and self-image, clothing image and color image. In data research, 4 on-line portal sites Avatar Malls were analyzed and Avatar fashion style was classified. In addition, Avatar clothing color was analyzed. The research of this study are as follows: Firstly, Avatar in the cyber space represents 'me' of the real states. Avatar fashion helps to represent Avatar Image and clothing makes human image and identity as a social sign. Color helps to constitute clothing impression and human image, therefore clothing and color are the important elements to express self-image through Avatar in the cyber space. Secondly, Avatar Malls of 4 on-line portal sites are very similar and confuse Avatar users because of no standard of fashion style classification. Accordingly, the standard of fashion style classification should be made by a fashion expert, and the specific characters of every on-line portal site should be emphasized. Thirdly, as a result of the analysis of Avatar's clothing, the clothing is divided into a real world clothing and an imaginary world clothing. There are daily clothes, uniform, event clothes, story clothes and fantasy clothes. As a result of the color analysis of Avatar clothing, White, Red, Red Purple colors and bright and vivid tone are generally used for Avatar clothing. This study is significant to classify Avatar fashion style systematically, to notify sensitive and delicate users' sign and to make Avatar fashion image emotional and high-quality.
It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.
In this paper, we propose a new algorithm to detect human faces for controling a camera used in video conference. We model the distribution of skin color and set up the standard skin color in YIQ color space. An input video frame image is segmented into skin and non-skin segments by comparing the standard skin color and each pixels in the input video frame. Then, shape filler is applied to select face segments from skin segments. Our algorithm detects human faces in real time to control a camera to capture a human face with a proper size and position.
Recently, CMOS image sensor is rapidly used as an image capture device such as mobile phone or notebook PC. Because of poor quality of image by CMOS image sensor, ISP is essential step to improve image quality. In this paper, we implemented and simulated ISP algorithm for real time moving picture of CMOS image sensor. Especial Iy, we concentrated on color interpolation, which extracts three color component from uncompleted color information. Several algorithms for color interpolation are implemented and analyzed to acquire a good quality of picture. Finally, we proposed an improved algorithm and confirmed the effectiveness by experimental simulation results.
we describes a method for realizing the color conversion from the tristimulus (X, Y, Z) values to the print ink signals (C, M, Y) by using neural networks. The realized nonlinear color conversion system consists of two hidden layers those have seventeen nodes. We determined the C, M, Y values of the input control signals to compensate the printer nonlinearity of real systems. Experimental results showed that the described method is useful and valid to realized the nonlinear color conversion.
The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...
본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.
컬러영상의 색이 출력장치에 따라 달라지는 문제점을 해결하기 위해서는 출력장치의 ICC프로파일이 필수적으로 필요하다. 따라서 출력장치 제조회사에서는 ICC(International Color Consortium)에서 정한 양식에 따라 각 모델의 색 특성 데이터를 부 호화한 ICC프로파일을 제공하고 있다. 본 연구에서는 ICC 프로파일의 데이터를 디코딩 할 수 있는 프로그램을 구성하여, 국산 CRT모니터의 ICC 프로파일들의 정확도를 평가하였다. 삼성과 LG사에서 1999년 이후 판매하고 있는 다양한 모델의 17 인치 CRT모니터의 프로파일들을 비교한 결과, 비슷한 시기에 만들어진 프로파일들은 모델의 사양에 관계없이 동일한 데이터를 저장하고 있고 또한 일련의 프로파일들에는 엉뚱한 데이터가 동일하게 저장되어 있었다. 이로부터 현재 제공되고 있는 ICC프로파일들은 실제 모니터의 색 특성과는 무관하게 만들어지고 있음이 밝혀졌다. 본 논문에서는 실제 모니터의 색 특성이 모니터의 밝기와 콘트라스트 그리고 색온도 조절에 어떤 영향을 받는가를 보이고, 최적의 밝기상태에서 측정된 색 특성 데이터가 저장된 ICC 프로파일이 색 온도별로 만들어져야함을 제안하였다.
본 논문에서는 칼라 얼굴 영상으로부터 피부색 정보, 얼굴의 기하학적 특징벡터 및 안면각 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 HSI 칼라좌표계상의 얼굴 피부색 정보와 얼굴 에지 정보를 함께 이용함으로써 얼굴 영역 검출 효율을 개선하였다. 또한 추출된 얼굴 영역으로부터 얼굴인식율 개선을 위해 얼굴 특징자들을 추출하고 추출된 얼굴 특징자들의 기하학적 관계로 구성된 얼굴 특징벡터와 얼굴 안면각 정보를 사용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 얼굴 영역 검출율 뿐만 아니라 얼굴 인식율도 개선되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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