• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.223-226
• /
• 2009

본 논문에서는 플래시 영상을 기반으로 하면서 비-플래시 영상의 색상 정보를 이용하여 디지털 카메라의 사진 영상을 합성하는 알고리즘을 개선하였다. 장호석 등이 제안한 기존의 적응적 색상전달 알고리즘은 대부분의 경우에 만족스러운 결과를 나타냈지만, 두 영상 사이에 변이가 존재하는 경우에 적용하기 곤란한 한계와 함께 플래시로 인한 조도의 차이가 심한 경우에 배경 영역에서 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 플래시 및 비-플래시 영상 정렬과 배경 영역 개선 기법을 적용하였다. 이로서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 현실적이고 자연스러운 영상을 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.434-442
• /
• 2018

In this paper, we propose a road lane color recognition method from the image obtained from a driving vehicle. In autonomous vehicle techniques, lane information becomes more important as the level of autonomous driving such as lane departure warning and dynamic lane keeping assistance is increased. In particular the lane color recognition, especially the white and the yellow lanes, is necessary technique because it is directly related to traffic accidents. In this paper, color information of lane and road area is mapped to a 2-dimensional S-color space based on lane detection. And the center of the feature distribution is obtained by using an improved mean-shift algorithm in the S-color space. The lane color is determined by using the distance between the center coordinates of the color features of the left and right lanes and the road area. In various illumination conditions, about 97% color recognition rate is achieved.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.840-843
• /
• 2014

사실적 피부 렌더링은 피부 표면에서 일어나는 확산반사(Diffusion) 및 경면반사(Specular) 뿐 만 아니라 피부층 내에서 산란되어 나오는 산란광과 얇은 피부층을 통과하는 투과광 등을 고려하여 렌더링 되어야 한다. 이를 물리적인 개념들을 사용하여 실시간으로 계산하여 표현하는 것은 많은 계산량과 시간을 필요로 하므로 확산 반사 및 경면 반사 등을 미리 계산하여 텍스쳐로 저장하고 재사용하는 사전정의 BRDF 방법으로 근사화하여 표현할 수 있다. 하지만 사전정의 BRDF를 통해 생성된 피부 투과광색상 텍스쳐 맵은 그 색상이 고정되어있어 조명의 색상이 바뀌어도 피부를 투과하는 빛의 색상이 변하지 않아 부자연스러움을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물체와 조명간의 거리를 이용하여 빛의 감쇠비율을 구하고 조명의 색상 값과 감쇠비율을 이용하여 피부 투과광 색상 텍스쳐 맵의 RGB채널 수정을 통해 피부 렌더링에서의 자연스러운 투과광 표현이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.299-302
• /
• 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 Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.391-393
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.10a
• /
• pp.320-322
• /
• 2009

본 논문에서는 에너지 소비를 효율적으로 절약하기 위한 방법으로 평면도 상의 색상 분포 영상, 벽색상 분포 영상, 습도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 풍향 및 풍속을 제어하는 방법을 제안한다. 기존 제어 방법의 시뮬레이터는 소비 전력을 풍속에 관계없이 8.3KW로 설정하여 계산하기 때문에 풍속이 강하거나 약하더라도 시간 당 소비되는 전력이 같다는 문제점이 있었다. 그러나 본 논문에서 제안된 시뮬레이터에서는 풍속이 강할 수 록 소비되는 전력을 크게 설정하고, 풍속이 약할 수 록 소비되는 전력을 적게 설정한다. 제안된 풍속 제어 방법을 $400{\times}300$ 크기의 평명도 색상 영상 50장과 $400{\times}200$ 크기의 벽 색상 분포 영상 50장을 대상으로 기존의 풍속 제어 방법과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 기존의 방법보다 에너지 절약이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.143-146
• /
• 2001

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자와 특징자들의 구조적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식을 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 구조적 특징각인 θ/sub 1(ACRCD)/, θ/sub 2(ACRMD)/, θ/sub 3(ANRED)/, θ/sub 4(AMRED)/를 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보 그리고 구조적특징각을 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 구조적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.859-862
• /
• 2001

본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.209-212
• /
• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Journal of Platform Technology
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.16-26
• /
• 2024

Videos shot underwater are known to have significant color distortion. Typical causes are backscattering by floating objects and attenuation of red colors in proportion to the depth of the water. In this paper, we aim to analyze color correction performance and color distortion patterns for images taken underwater. Backscattering and attenuation caused by suspended matter will be discussed in the next study. In this study, based on the DeepSeeColor model proposed by Jamieson et al., we verify color correction performance and analyze the pattern of color distortion according to changes in water depth. The input images were taken in the US Virgin Islands by Jamieson et al., and out of 1,190 images, 330 images including color charts were used. Color correction performance was expressed as angular error using the input image and the correction image using the DeepSeeColor model. Jamieson et al. calculated the angular error using only black and white patches among the color charts, so they were unable to provide an accurate analysis of overall color distortion. In this paper, the color correction error was calculated targeting the entire color chart patch, so an appropriate degree of color distortion can be suggested. Since the input image of the DeepSeeColor model has a depth of 1 to 8, color distortion patterns according to depth changes can be analyzed. In general, the deeper the depth, the greater the attenuation of red colors. Color distortion due to depth changes was modeled in the form of scale and offset movement to predict distortion due to depth changes. As the depth increases, the scale for color correction increases and the offset decreases. The color correction performance using the proposed method was improved by 41.5% compared to the conventional method.