Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.536-540
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2003
최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 색채 심리를 바탕으로 한 감성을 인식할 수 있는 생리학적 퍼지 신경망은 제안하였다. 본 논문에서 제안한 생리학적 퍼지 뉴런 구조를 기반으로 하여 입력층, 퍼지 귀속 시넵스(Fuzzy Membership Synapse) 및 출력층으로 구성되며 지도 학습(supervised learning)으로 동작된다. 제안된 생리학적 퍼지 신경망을 단일 색상 정보에 따른 감성 인식에 적용한 결과, 단일 색상 정보에 따른 감성 인식에 있어서 효율적임을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.731-734
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2003
최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일 색상기반의 색채 심리를 파악하는데 RGB 컬러정보를 분석하여 퍼지논리와 추론을 이용하여 감성을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안된 감성인식 방법을 알슈울러와 해트왹(Alschuler and Hattwick)의 색상에 대한 감성 상태를 파악하는데 적용한 결과. 제안된 감성인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.805-808
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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 $YC_rC_b$ 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.
With the development of various devices and communication technologies, the production and distribution of various multimedia contents are increasing exponentially. In order to retrieve multimedia data such as images and videos, an approach different from conventional text-based retrieval is needed. Color and shape are key features used in content-based image retrieval, which quantifies and analyzes various physical features of images and compares them to search for similar images. Color and shape have been used as independent features, but the two features are closely related in terms of cognition. In this paper, a method of describing the spatial distribution of color using a complex color model that projects three-dimensional color information onto two-dimensional complex form is proposed. Experimental results show that the proposed method can efficiently represent the shape of spatial distribution of colors by frequency transforming the complex image and reconstructing it with only a few coefficients in the low frequency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.12
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pp.27-35
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2010
Extracting skin color is significant in adult image detection. However, conventional methods still have essential problems in extracting skin color. That is, colors of human skins are basically not the same because of individual skin difference or difference races. Moreover, skin regions of images may not have identical color due to makeup, different cameras used, etc. Therefore, most of the existing methods use predefined skin color models. To resolve these problems, in this paper, we propose a new adult image detection method that robustly segments skin areas with an input image-adapted skin color distribution model, and verifies if the segmented skin regions contain naked bodies by fusing several representative features through a neural network scheme. Experimental results show that our method outperforms others through various experiments. We expect that the suggested method will be useful in many applications such as face detection and objectionable image filtering.
Kim, Kyung-Rin;Jang, Won-Woo;Kim, Joo-Hyun;Yang, Hoon-Gee;Kang, Bong-Soon
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.7
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pp.1292-1302
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2009
In this paper, we proposed Single Tone Detection Algorithm for prevent decoloration and color distortion of single tone image in auto white balance of mobile phone camera. Conventional auto white balance which accomplish very well using complex color images, but there are some problems if input images are single tone image or included large part of single tone. If input images are singlet one, or included large part of single tone, which cause decoloration or distorted color in output images. In this paper, we proposed single tone detection algorithm using color histogram data for solve decoloration or distorted color problems. If this algorithm is applied to auto white balance, it will be improvement in auto white balance.
In the car license plate recognition system, it is very important to extract the part of the license plate from the car image. In this paper, I use ACL algorithm to extract the license plate image from car image. The ACL algorithm is used to color and luminance information, either. Therefore in this paper, suggested algorithm is called ACL algorithm The ACL algorithm uses color, luminance information and the rate of license plate information Each of these information are used to exact area of license plate. The result of experiment to extract the car license plate with ACL algorithm is 97% extraction rate. The result of experiment with ACL algorithm for the character region, character recognition is 92% extraction rate.
얼굴인식 기술은 접촉에 대한 거부감이나 불편함이 없이 친숙하고 편리하게 사용자를 식별하고 인식할 수 있으며, 부가적인 센서 장비가 필요없다는 측면에서 개인 인증 및 보안 시스템으로서의 활용성이 매우 높다. 본 고에서는 여러 가지 장점들을 지닌 얼굴 인식 시스템의 구현 사례를 실시간 얼굴 검출 기술과 특징 추출 기술, 인식 기술로 구분하여 소개한다. 개발된 시스템은 얼굴 검출을 위해서 색상과 에지 성분을 이용하는 복합 알고리즘을 적용하여 실시간 얼굴 탐지를 가능하게 하였고, 추출된 사용자의 고유 얼굴 정보는 최신 인식 기법의 하나인 Support Vector Machine으로 분류, 인식된다. 또한 시스템의 성능을 테스트하고, 실용화 가능성을 모색하기 위하여 하드웨어 임베디드 시스템의 설계 및 구현 과정에 대하여 소개한다. 조명 및 환경 변화에 따른 시스템의 성능 변화를 객관적으로 검증하기 위하여 다양한 변화 조건을 고려한 한국인 표준 얼굴 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스를 기반으로 체계적인 시스템의 성능 테스트를 수행하였다.
Natural dyeing has traditionally been used in many countries around the world, and as natural dyes are diversified, the diversity of dyeing patterns is also expanding. This study tried to establish standardization by providing numerical values that could provide quantified information to the Internet of Things by more accurately analyzing the color changes of dyes and mordants for the four natural dyes. The addition of copper acetate, iron II sulfate and potassium dichromate to the dye extracted from Juglans regia Linn changed the original color of brown to other colors of purple, khaki and dark brown, respectively. Except for potassium dichromate added to Sophora japonica L. or Phellodendron amurense Ruprecht, the concentration of other mordants was reduced, but the color difference of the dyed silk was very large. However, although there is a difference in degree, copper acetate and iron sulfate induced color changes of 35% and 15%, respectively. In summary, it was confirmed that the highest color change was induced when 15 grams of copper acetate was added to J. regia Linn, S. japonica L. and P. amurense Ruprecht and 150 grams of iron to Phytolacca americana. The results of this study suggested that the accurate color change by various mordants can be utilized as important information that enables more accurate color induction by dyes and mordants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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