• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1010-1012
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• 2017

본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.589-591
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• 2002

본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.299-302
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• 2006

본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.97-103
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• 2001

인간은 외부 자극 중 시각 및 청각 자극으로부터 가장 많은 정보를 받아들이며 감성이 유발된다. 지금까지의 제품 개발 과정에서 디자인은 시각적 이미지에 중점을 두고 제품에 대한 사람의 느낌을 긍정적으로 만들어주는 외형적 심미성을 추구하여 왔다. 그러나 증대하는 고객의 감성욕구를 충족시키기 위해 기존의 시각 단독 자극에 의한 방법은 한계가 있으며, 따라서 두 가지 이상의 자극을 동시에 제공하는 복합자극을 활용함으로써 고객의 감성만족을 극대화하는 제품 디자인이 필요하다. 본 연구는 이미지 스케일에 나타난 대표적은 8가지 색상과 음향을 함께 제시할 때 인간 감성의 변화를 파악하고 두 자극간 상호 관련성을 조사하였다. 실험결과 동일속성의 색상, 음향이 제시될 때 유발되는 감성은 요소자극과 동일한 속성을 따르며 감성크기가 감소하였고, 반대 속성의 자극이 제시될 때 가성 변화 방향은 청각(음향) 방향과 동일하고, 자극의 크기는 상반된 속성에 의해 가성의 상쇄현상을 보여주었다. 또한 피실험자를 정적, 동적인 성격으로 구분하여 분석한 결과 감성 변화에 차이를 보였으며 이 결과를 토대로 다감각 디자인을 위해 감성의 개인성도 고려해야 함을 알 수 있었다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• v.36 no.1
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• pp.37-49
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• 2011

Objectives: The aim of this study was to evaluate the surface color of indirect resin restoration according to the layering placement of different shade of incisal composite. Materials and Methods: In this study, CIE $L^*a^*b^*$ value of 16 Body composite of Tescera ATL (Bisco, Schaumburg IL,USA) was measured by spectrophotometer (NF999, Nippon Denshuku, Japan), and compared to CIE $L^*a^*b^*$ value of Vitapan shade guide. Nine shade Incisal composite of Tescera ATL were buildup to 1 mm thickness on Body composites inlay block, and CIE $L^*a^*b^*$ value was measured. Incisal composite was ground to 0.5 mm thickness and CIE $L^*a^*b^*$ value was re-measured. Color difference between Body composite and Incisal composites layered on Body composite was calculated as a function of thickness. Results: Color difference between corresponding shade of Tescera Body composite and Vitapan shade guide was from 6.88 to 12.80. $L^*$ and $b^*$ value was decreased as layering thickness of Incisal composite on Body composite was increased. But, $a^*$ value did not show specific change tendency. Conclusions: Surface color difference between Body composites and Incisal composites layered on Body composite was increased as the layering thickness of Incisal composite increased (p < 0.05).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3995-4003
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• 2000

This paper describes a method that extracts the region of car-licence plates in color images of private and commercial cars. To extract car-licence plates, we use the feature that car-licence plate regions have regular colors according to the kinds of cars. In this paper, we propose the method that combines H component of HSI color model and Q component of YIQ color model. To improve efficiency of the process, we cxplore lines ill a car image by a regular interval in a bottom-up style. As a result, the extraction rates by only H-component. only by Q- component. and by combined Hand Q, are 53.6%, 82.1%, and 94.6% respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.463-467
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• 2004

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 Y $C_{r}$ , $C_{b}$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_{b-}$ $C_{g}$ 의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.493-496
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• 2005

In this paper, we propose a new approach to detect candidate area of vehicle license plate using compounded color and vertical edge information it's own. Also, we propose a verification course, to compressed image generated by Fast DCT, using SVM to increase accuracy of extracted vechicle license plate area. Proposed method is consider that vehicle's position, become a object of it's license plate recognition, has various angle, scale and include enough environment informations. As a experimental results, proposed method shows a superior performance compared with the case that not includes verification course using SVM.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.9
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• pp.183-189
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• 2015

In this paper, we propose an object tracking method using the color information of the image in surveillance network. This method perform a object detection using of adaptive color model. Object contour detection plays an important role in application such as object recognition. Experimental results demonstrate successful object detection over a wide range of object's variation in color and scale. In applications to detect an object in real time, when transmitting a large amount of image data it is possible to find the mode of a color distribution. The specific color of an object is modified at dynamically changing color in image. So, this algorithm detects the tracking area information of object within relevant tracking area and only tracking the movement of that object.Through experiments, we show that proposed method is more robust than other methods under certain ideal situations.