Conventional color-based object tracking using Mean Shift algorithm does not provide appropriate result when initial color distribution disappears. In this paper we propose a tracking algorithm that updates the object color sample when the color is changing. Mean Shift analysis is first used to derive the object candidate with maximum increase in density direction from current position. The color information of object is updated iteratively. The proposed algorithm achieves accurate tracking of objects when initial color samples are changed and finally disappeared. The validity of the effective approach is illustrated by the experimental results.
한국제지는 고객들의 요구와 시장의 선호도 조사 결과를 바탕으로 7월 말부터 제품의 색상(Shade)을 'Creamy White'에서 'Bluish White'로 변경하였다. 새로운 색상을 적용하게 된 이유와 그 동안의 준비과정, 신색상의 특징과 고객만족을 향한 한국제지의 끊임없는 노력을 소개한다.
자동차 도장공장의 마지막 도색공정인 상도공정에서는 도장할 차체의 색상(Color)이 직전에 도장된 차체의 색상과 다르면 스프레이 노즐에 남아있는 직전차체의 도료\를 세정하여 하는데, 이 때 도료손실과 세정비용 등의 색상변경비용(Color Change Cost)이 발생한다. 이러한 비용을 줄이기 위하여 동일한 색상의 차체들이 가능한 한 연속으로 도장될 수 있도록, 상도공정 직적에 동일한 차체들을 모은 저장창고(Color Grouping Buffer)가 필요하다. 본 논문에서는 도장공장의 상도공정에서의 색상변경비용을 줄일 수 있도록 저장창고에서의 차체의 인입, 저장, 인출을 실시간에 제어하는 Color Selection 시스템을 자동화하여 성공적으로 운영하고 있는 사례를 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.391-393
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2012
색 테마(Color Theme)은 여러 가지 색의 구성을 뜻하며 디자인 등의 높은 활용성으로 인하여 최근 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 임의의 색 테마에서 색상의 배치에 따라서 사람이 느껴지는 조화로움이 차이가 있다는 사실을 보인다. 먼저 [Ou et al., 2011]을 이용한 색상 배치 방법을 소개하고, 이 방법에서 인접하지 않은 색상 부분을 변경한 방법을 제안한다. 또한 인접한 색상의 차이를 고려한 방법을 제안한다. 이 방법들에 대한 사용자 평가를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 색 테마의 전체적인 조화로움을 더욱 증가시킴을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.3
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pp.27-35
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2010
Accurately extracting skin color regions is very important in various areas such as face recognition and tracking, facial expression recognition, adult image identification, health-care, and so forth. In this paper, we evaluate the performances of several skin color detection algorithms in indoor environments by changing the distance between the camera and the object as well as the background colors of the object. The distance is from 60cm to 120cm and the background colors are white, black, orange, pink, and yellow, respectively. The algorithms that we use for the performance evaluation are Peer algorithm, NNYUV, NNHSV, LutYUV, and Kimset algorithm. The experimental results show that NNHSV, NNYUV and LutYUV algorithm are stable, but the other algorithms are somewhat sensitive to the changes of backgrounds. As a result, we expect that the comparative experimental results of this paper will be used very effectively when developing a new skin color extraction algorithm which are very robust to dynamic real environments.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.428-431
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2010
본 논문에서는 분별력 있는 색상 채널 선택을 통한 두드러진 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 우선 분별력 있는 색상 채널의 선택을 위해 입력영상을 10개의 색상 채널로 변경하고, 각 채널을 NxN 블록으로 나눈다. 그리고 각 채널에서 나누어진 N 블록을 외각 블록, 중앙 블록으로 선정하고 중앙-외각 블록간의 대비와 외각 블록의 표준편차 정보를 이용하여 색상 채널 경쟁을 한다. 색상 채널 경쟁을 통해 선별된 K개의 색상 채널을 이용하여 특징맵을 만들고 이를 조합하여 두드러진 맵을 얻는다. 실험에서는 제안된 방법을 총 1000장의 자연 영상에 적용하여 성능을 평가하였으며, 83%의 평균 정확도를 보임으로써 기존 방법들보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.4
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pp.40-48
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2012
This paper models the hue shift phenomenon and proposes a hue correction method to give perceptual matching between projector with and without additional white channel. To quantify the hue shift phenomenon for whole hue angle, 24 color patches with the same lightness are frist created along equally-spaced hue angle, and these are displayed one by one both displays with different luminance levels. Next, each hue value of the patches appeared on the projector with additional white channel is adjusted by observers until the hue values of patches on both displays appear the same visually. After obtaining the hue shift values from the color matching experiment, these values are piecewise fit into six polynomial functions, which approximately determine shifted hue amounts for an arbitrary hue values of each pixel in projector with additional white channel and are utilized to correct them. Actually, an input RGB image is converted to CIELAB LCH color space to get hue values of each pixel and this hue value is shifted as much as the amount calculated by the functions of hue shift model for correction. Finally, corrected image is inversely converted to an output RGB image. For an evaluation, the matching experiment with several test images and the z-score comparisons were performed.
Design is a key factor that determines the competitiveness of products in the textile and fashion industry. It is very important to measure the similarity of the proposed design in order to prevent unauthorized copying and to confirm the originality. In this study, a deep learning technique was used to quantify features from images of textile designs, and similarity was measured using Spearman correlation coefficients. To verify that similar samples were actually detected, 300 images were randomly rotated and color changed. The results of Top-3 and Top-5 in the order of similarity value were measured to see if samples that rotated or changed color were detected. As a result, the VGG-16 model recorded significantly higher performance than did AlexNet. The performance of the VGG-16 model was the highest at 64% and 73.67% in the Top-3 and Top-5, where similarity results were high in the case of the rotated image. appear. In the case of color change, the highest in Top-3 and Top-5 at 86.33% and 90%, respectively.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.161-164
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2007
최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.
In this paper, vehicle tracking algorithm using hue transformation in HIS color model is proposed. the proposed algorithm is installed on the road of the two horizontal virtual data sampling lines. The difference images are detected between the frame and the frame, respectively and also detected in the vehicle by using the hue color distribution to determine identity and lane changes. To examine the effectiveness of proposed algorithm, identification and velocity measurement for driving vehicle are evaluated. this evaluated results is shown by hue data of vehicle passing of two virtual data sample lines, and the velocity measurement for driving vehicle is less than 0.4% comparing with existing vehicle speed meter system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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