• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.303-304
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• 2015

최근 차량을 이용한 범죄가 점점 증가하고 있고, 그로인해 범죄 차량의 식별 또한 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 차량 식별을 위해 방범용 CCTV 영상을 이용한다. 차량 방범을 위한 CCTV 이미지 속에서 얻을 수 있는 차량 내 정보는 크게 번호판, 모델, 크기, 색상 등 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 그중 하나인 색상을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 기존에는 여러 가지 색상공간을 이용하여 추출하는 방법을 많이 사용했는데, 단순히 색상공간만으로는 무채색의 차량 추출이 어렵다. 이를 보완하기 위해 HSI 색상공간과 히스토그램의 분산을 분석하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 차량을 보다 정확한 색상별로 검색하는 것이 가능하며, 또한 차량 외의 다른 물체들의 색상 인식에도 응용 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.79-86
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• 2006

영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감. 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교. SYM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국동물번식학회:학술대회논문집
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• 한국동물번식학회 2002년도 춘계학술발표대회 발표논문초록집
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• pp.30-30
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• 2002

본 연구는 돼지 액상정액의 품질을 간편하게 육안적으로 식별하기 위한 방법을 개발하기 위하여 채취된 정액을 페놀레드(0.5%)가 첨가된 BTS보존액에 정액과 회석액비율을 1:1로 희석하여 1-2시간 17℃까지 냉각시킨 후 최종정자수가 3×10/sup 9/ sperm/80㎖ 되도록 최종 추가조정 희석한 후 17℃에서 1, 3 및 5일 동안 보관한 정액의 활력과 pH를 조사하고 페놀레드 색상변화를 Figure 1과 같이 pH 6.2-8.0까지의 색상을 10등급으로 나누고 pH 7.0 수준을 표준색상으로 하여 색상 변화를 조사한 결과는 다음과 같다. 돼지 액상정액을 17℃에서 1, 3 및 5일 동안 각각 보관하였을 때 정자 활력은 71.9%, 59.8% 및 53.9%였으며, 이 때 pH 는 각각 6.89, 6.84 및 7.06으로 적정 색상을 나타내었다. (중략)

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.93-99
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• 2009

비디오에서 색채가 즐거움을 주는 조화를 이루는지 알 방법이 없었다. 이러한 색채 조화를 식별함으로서 색채의 조화가 질서감, 명료성, 동류성, 대비성, 그리고 친근감 등을 준다. 따라서 색채 조화를 식별하는 것이 매우 중요하다. 색채 조화는 먼셀, 오스발트, 비렌, 문 스펜서, 이텐, 슈브뢸, 그리고 저드 등이 조화론을 내세워 색채가 조화를 이루는지 판별했다. 이러한 방법들 중 하나인 이텐의 색상환을 이용하여 2색, 3색, 4색, 5색, 그리고 6색의 색채 조화를 식별해보도록 한다. 식별에는 에지 추출, 레이블링 및 클러스터링, 그리고 색채 추출 및 조화 등이 이용된다. 이렇게 색채 조화를 식별함으로써 감성 데이터베이스 구축 및 감성 인식을 위한 기반을 마련한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.747-749
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• 2003

인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.542-544
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• 2010

본 논문은 유전 알고리즘과 신경망 알고리즘을 결합하여 내용기반 영상 식별을 하는 연구 방법을 제시한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합을 찾아 영상을 식별하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.29-35
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• 2023

CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.753-758
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• 2010

본 연구에서는 적외선 카메라와 웹 카메라를 이용한 효율적인 마커 트래킹 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 카메라를 이용하는 시스템에서 발생되는 마커 스왑 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 빠르게 마커를 트래킹 할 수 있다. 본 연구에서는 각 마커에 대해서 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색상 정보를 이용하였다. 적외선 카메라는 반사판을 인식하여 마커의 좌표를 찾아내고, 웹 카메라는 마커의 색상 정보를 이용하여 각 마커를 고유하게 식별할 수 있다. 본 연구의 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 마커 스왑을 효과적으로 방지할 수 있을 뿐 아니라, 마커 트래킹에 대해서 빠른 응답 속도를 보이는 것을 확인하였다.