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

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.7
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• pp.827-837
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• 2007

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.913-918
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• 2007

Human motion analysis is an important research subject in human-robot interaction (HRI). However, before analyzing the human motion, silhouette of human body should be extracted from sequential images obtained by CCD camera. The intelligent robot system requires more robust silhouette extraction method because it has internal vibration and low resolution. In this paper, we discuss the hybrid silhouette extraction method for detecting and tracking the human motion. The proposed method is to combine and optimize the temporal and spatial gradient information. Also, we propose some compensation methods so as not to miss silhouette information due to poor images. Finally, we have shown the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.99-108
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• 2008

This paper proposes an image retrieval system which integrates metadata, contents, and emotions in textile images. First, the proposed system searches images using metadata. Among searched images, the system retrieves similar images based on color histogram, color sketch, and emotion histogram. To extract emotion features, this paper uses emotion colors which was proposed on 160 emotion words by H. Nagumo. To enhance the user's convenience, the proposed textile image retrieval system provides additional functions as like enlarging an image, viewing color histogram, viewing color sketch, and viewing repeated patterns.

• 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 Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.356-357
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• 2018

상온에서의 식자재의 시간에 따른 색상 변화 정도를 통해 식자재의 신선도를 파악한다. 식자재 데이터는 임의의 식자재를 선택하여 온도, 습도 등의 외부환경이 동일한 실험환경을 조성한 후 일정 시간 간격으로 식자재 영상을 획득하여 얻는다. 영상 속 식자재의 색상은 기본이 되는 RGB 색상 모델에서 빛에 대하여 강건한 HSV 색상으로 변환 산출하여 변색 정보를 파악한다. 식자재의 기존 색상과 변색 정도를 일련의 관계식으로 산출하며, 산출된 수식을 통하여 영상 속 식자재의 신선도를 산출 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안된 기술은 요식업계에서 식자재를 관리할 때 적용하여 식자재를 관리할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.643-646
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• 2003

본 논문은 분할된 비디오 화면들의 색상 내용을 기반으로 하는 새로운 영상 검색 방법을 제안 하고자 한다. 제안된 시간 색상 상관그래프는 공통적인 통계 데이터를 이용하여 비디오 화면 내의 공간-시간 관계를 계산한다. 시간 색상 상관 그래프는 내용 기반의 영상 검색에 매우 효과적인 것으로 밝혀진 HSV(Hue, Saturation, Value) 색상 상관 그래프를 기반으로 하고 있다. 시간 색상 상관 그래프는 하나의 비디오 화면으로부터 추출된 프레임 샘플의 양자화 된 HSV 색상 값의 자기상관관계를 이용하여 구성하였다. 본 논문에서는 11시간 분량의 분할된 MPEG-1 비디오에 대한 질의와 질의에 대한 관련성 판정을 하고자 내용 기반의 멀티미디어 검색 시스템을 구축하여 실험하였다. 실험 견과 제안된 방법이 시각 정보만을 필요로 하는 검색에 있어 기존의 다른 검색 방법보다 우수한 결과를 나타냄을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.45-48
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• 2006

영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.12
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• pp.560-567
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• 2008

In this paper, we discuss a simple and straightforward binarization procedure which can generate black/white comics from the video frame image. Generally, the region of human's skin is colored white or light gray, while the dark region is filled with the irregular but regular patterns like hatching in most of the black/white comics. Note that it is not enough for simple threshold method to perform this work. Our procedure is decoupled into four processes. First, we use bilateral filter to suppress noise color variation and reserve boundaries. Then, we perform mean-shift segmentation for each similar colored pixels to be clustered. Third, the clustered regions are merged and extended by our region extension algorithm considering each color of their regions. Finally, we decide which pixels are on or off using by our dynamic binarization method based on the HSV color model. Our novel black/white cartooning procedure was so successful to render comic cuts from a well-known cinema in a resonable time and manual intervention.