Color simulation on a portable colorimeter was performed to distinguish quantitatively a chromaticity coordinates on a color guide of a urine strips by using the spectral power distribution of chip LED, the spectral reflectance of printed objects, and the spectral sensitivity of photodiode. The CIE tristimulus values and chromaticity coordinates realized by a colorimeter were modified to be conformable with real color reactions. Experimental results showed a real color in comparison with those obtained by Colorimeter CM2C(Color Savvy).
To confirm the performance and benefit of the developed online E-commerce Real Industrial Color(RIC) device, cotton and polyester were dyed with selected 39 colors. The captured images of dyed cotton and polyester by using RIC device were compared with original samples and confirmed ${\Delta}E$ using a spectrophotometer and RIC device. Overall, visual comparison of the captured images was similar to the real dyed samples. In high concentration of dyeings, the color consistency between real samples and captured images was better than in lower color concentration of dyeings. Similarly, the result was almost the same when the developed RIC device was used since ${\Delta}E$ values of RIC device were smaller compared with spectrophotometer. In this regards, the RIC device developed up to date can be assumed that it is more influenced by the color rather than fabric materials.
본 논문에서는 색맹인 사람들을 위한 스마트 폰 기반 색상 매칭 기법을 제안한다. 색맹인 사람들을 위해 기존 연구로 모바일 기반 애플리케이션들이 제공되기는 하였으나, 대부분의 연구가 사진 촬영 후 색상의 값, 이름만 제공할 뿐 동일 색상을 실시간으로 비교하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 우리는 스마트 폰의 카메라로 색상 비교를 위해 사진을 촬영하여 화면 옆에 두고, 실시간 입력되는 카메라 영상을 비교하여 유사 색상을 알려줌으로써 실시간 비교가 가능한 색상 매칭 알고리즘과 이를 이용한 애플리케이션을 개발하였다. 색상 매칭 알고리즘은 실시간 비교를 위해 Red, Green, Blue 그리고 Hue 값을 이용하여 코사인 유사도를 계산하며, 유사도 값에 따라 매칭 결과를 실시간으로 알려준다. 제안 방법의 성능을 판단하기 위해 색상 매칭 실험을 하였으며, 그 결과 매칭 성공률은 약 98%를 나타냈다. 따라서 제안 방법은 색맹인 사용자가 스마트 폰을 이용하여 자신이 원하는 색을 찾는데 효과적인 기법이 될 것이다.
This paper describes a real-time face tracking system using effective detector and Kalman filter. In the proposed system, an image is separated into a background and an object using a real-time updated face color for effective face detection. The face features are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. The moving face is traced with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. The proposed system sets up an initial skin color and updates a region of a skin color through a moving skin color in a real time. It is possible to remove a background which has a similar color with a skin through updating a skin color in a real time. Also, as reducing a potential-face region using a skin color, the performance is increased up to 50% when comparing to the case of extracting features from a whole region.
A computer simulation was performed to distinguish quantitatively a color reaction in a urine analysis systems by using the spectral power distribution of LEDs, the spectral reflectance of a urine strip, and the spectral sensitivity of photodiode. The CIE tristimulus values and CIE chromaticity coordinates ware modified to be conformable with real color reactions in a urine strips. Results on color simulation showed a of real color in comparison with those obtained by Colorimeter CM2C(Color Savvy).
Color simulation on a portable colorimeter was performed to distinguish quantitatively a chromaticity coordinates on a color guide of a urine strips by using the spectral power distribution of chip LED, the spectral reflectance of printed objects, and the spectral sensitivity of photodiode. The CIE tristimulus values and chromaticity coordinates realized by a colorimeter were modified to be conformable with real color reactions. Experimental results showed a real color in comparison with those obtained by Colorimeter CM2C(Color Savvy).
실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.
This paper presents a new image cache algorithm for real-time implementation of high-resolution color image warping. The cache memory is divided into four cache memory modules for simultaneous readout of four input image pixels in consideration of the color filter array (CFA) pattern of an image sensor and CFA image warping. In addition, a pipeline structure from the cache memory to an interpolator is shown to guarantee the generation of an output image pixel at each system clock cycle. The proposed image cache algorithm is applied to an FPGA-based real-time color image warping, and experimental results are presented to show the validity of the proposed method.
This study aims to gather precise information on the real fabric color and texture, and purchasing intention of mobile shoppers buying clothes. Eighty volunteers participated in the sensory test on three smartphones with four colors and two fabrics-smooth taffeta and hairy doeskin. This study carried out the posteriori test using the one-way ANOVA and Duncan test by SPSS21.0. In the analysis' results of color preference, there were no differences among the four colors of taffeta between the smartphones, but different preferences between the red and yellow doeskin exist. In the case of the Samsung phone, which has an immense color distortion, the red fabric has a low color preference. In contrast, on the Apple phone yellow fabric had the highest preference because of its brightness. The Apple phone also has the highest purchasing intention of yellow colored taffeta, which is similar to the color preference results, although the real fabric has the opposite result. For doeskin, the real red and blue colored fabric has the highest purchasing intention. The Samsung phone has the biggest color mismatch with the real fabric. It also has the lowest purchasing intention of red taffeta fabric, while the LG phone has the lowest purchasing intention of blue fabric. Using the paired comparison method of the similarity between 'real' fabrics and the mobile version of fabric colors has a low similarity on all four colors of taffeta and doeskin fabrics. Therefore it can be concluded that phones do not represent the 'real' fabric color.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1011-1025
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2014
A demosaicing method for a Bayer-like W-RGB color filter array (CFA) is proposed. When reproducing images from a W-RGB CFA, conventional color separation methods for W-RGB CFA are likely to cause blurring near the edges due to rough averaging using a color ratio of neighboring pixels. Moreover, these methods cannot be applied to real-life digital cameras with W-RGB CFA because the methods were proposed under an ideal situation, W=R+G+B, not a real-life situation, $W{\neq}R+G+B$. To improve edge performance, we propose a method of constant color difference assumption with inversed weight, which uses information from all edge directions for interpolating all missing color channels. The proposed method calculates the correlation between W, R, G, and B to enable its application to real-life digital cameras with W-RGB CFA. Simulations were performed to evaluate the proposed method using images captured from a real-life digital camera with W-RGB CFA. Simulation results shows that we can demosaic by using the proposed algorithm compared with the conventional one in about +34.79% SNR, +11.43% PSNR, +1.54% SSIM and 14.02% S-CIELAB error. Thus, the proposed method demosaics better than the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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