얼굴검출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문은 카메라가 화자의 이동에 따라 이를 추적하여 회전하고 회의상황에 맞는 앵글을 유지하는 지능형 영상회의 시스템 개발의 기본요소인 화자검출의 선행단계로 얼굴검출에 대한 새로운 방법을 제안한다. RGB 색 공간의 입력영상을 YIQ 공간으로 변환한 후 IQ 성분은 피부영역검출에 Y 성분은 얼굴의 특성을 추출하는데 사용된다. 색 분포도를 이용하여 피부영역을 검출하고, 마스크를 누적 적용하여 잡음을 제거한 후 얼굴의 구조적인 특성과 명암의 분포를 이용하여 얼굴영역이 검출된다. 실험결과 다양한 배경의 영상에서 여러 명의 얼굴이 오류 없이 검출됨이 관찰되었다.
본 논문에서는 출력 장치의 색역에 대하여 균일한 분포를 갖는 색표본(color sample) 생성 방법을 제안하고, 이를 이용한 색재현 방법을 소개한다. 즉 기존의 방법인 RGB(red, green, and blue) 혹은 CMY(cyan, magenta, yellow) 등 장치 의존형 색공간에서 균일한 색표본을 선택하는 것이 아니라 장치 독립형 균등 색공간인 CIELAB공간에서 균등 색표본을 선택하는 방법을 제안한다 또한 제안된 색표본의 성능을 평가하기 위하여 회귀 모델과 신경망을 이용한 색공간 변환을 수행하였다 동일한 크기의 색표본의 경우, 제안된 색표본을 이용한 색공간 변환 방법이 신경망, 회귀 모델 모두에서 색차를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 빈도수를 고려한 눈동자색 분포맵에 기반한 조명변화에 강건한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 피부색 분포맵을 이용하여 검출된 얼굴 후보영역에서 색상성분의 편차를 이용하여 얼굴 후보영역을 축소한다. 이 영역에서 눈 후보점을 탐색하기 위해 눈동자색 분포맵을 적용하여 눈 후보영역을 검출한다. 검출된 눈 후보영역은 조명 보정 기법과 분할 알고리즘에 따라 눈 후보영역을 반복적으로 분할함으로써 조명의 영향으로 얼굴 영역이 아주 어두운 경우에도 눈 검출 성능을 향상할 수 있다. 분할된 눈 후보영역에서 템플릿 정합방법으로 눈 후보점을 검출하고 두 눈 후보점 쌍과 입 평가치를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.
다색 광원에 대한 가우시안 진폭을 갖는 광학계의 결상 특성을 조사하기 위하여 다색 광원에 대한 결상 광학계의 색도(chromaticity) 변화와 조도(illuminance) 분포를 계산하였다. 본 논문에서 고려된 다색 광원은 색온도 2,856K인 텅스텐 백열 램프(incandescent-tungsten lamp)를 나타내는 A광원, 대낮의 평균 햇빛(daylight)을 나타내는 C광원, 대낮의 평균 햇빛의 파장영역을 자외선 영역까지 확대하여 보강한 $D_{65}$광원이다. 다색 광원들의 종류에 따라 기하학적 상점에서의 색도 값이 다르게 나타났으며, 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 색도 변화가 매우 작게 나타났다. 조도 분포는 다색 광원의 종류에 따라 거의 변화가 없었으며, 초점 심도는 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과로부터 결상 광학계에 입사하는 광의 진폭 형태를 균일한 진폭에서 가우시안 형태로 변조시켜줌으로써 초점 심도는 크게, 색도 변화는 작게 할 수 있다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
목 적: X선이 조사된 물질의 색변화를 통하여 방사선 측정 및 선량분포확인을 위한 물질로서의 가능성에 대하여 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 순수한 KCl과 KCl에 희토류 물질인 Eu를 0.5 mol% 첨가하여 초크랄스키 방법으로 각각의 단결정을 성장시키고 선형가속기를 이용하여 X선조사선량에 따른 KCl결정의 색 변화를 관찰하였다. 결 과: 고 에너지 X선조사에 의해 KCl:Eu 단결정은 가시광의 푸른색 형광과 함께 자주색을 나타내었고 순수한 KCl 단결정은 눈으로 확인할 수 있을 정도의 형광은 관찰되지 않았지만 보라색으로 착색되었다. 결 론: KCl 단결정의 색 변화는 X선으로 인하여 안정된 색 중심이 생기고 이러한 색변화는 X선 측정물질과 펜톰으로 유용하게 사용되어질 것이다.
GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.
유색 금 합금 중의 하나인 퍼플골드(purple gold)는 특유의 적자색(보라색)이 나는 78wt%Au-22wt%Al의 조성으로 이루어진 금 합금으로 많은 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 78wt%Au-22wt%Al(이후 Au1)인 기준 조건보다 Al의 상대조성이 커짐에 따라 보라색과 기계적 물성의 변화를 확인하기 위해 76wt%Au-24wt%Al(이후Au2), 74wt%Au-26wt%Al(이후 Au3), 72wt%Au-28wt%Al(이후 Au4)으로 Al 조성을 22~26%Al까지 변화시키고 이때의 비커스 경도, 광학현미경, EDS, UV-VIS-NIR 색차분석 실험을 실시하였다. 비커스경도 측정결과 Al의 함유량이 증가함에 따라 경도값은 감소하는 경향성을 보였으며, 26wt%Al 이상의 조성에서 Au1 조성에 상응하는 경도 값을 유지할 수 있음을 확인하였다. 광학현미경을 이용한 미세구조 분석결과 Al의 함유량이 증가함에 따라 적자색을 띄는 결정립 $AuAl_2$의 분포는 감소하며, 결정립계에 석출하는 Al-rich 상의 분포와 크기는 증가하는 경향을 확인하였다. EDS를 이용한 성분분석 결과 실제 목표했던 조성과 분석오차를 고려하면 잘 일치함을 확인하였다. UV-VIS-NIR를 이용한 색차 분석결과 Au3 조성까지도 보라색을 유지할 수 있음을 확인하였다. 따라서 비커스경도와 색을 고려하면 기존 19K인 Au1보다 18K의 Au2 조성에서도 퍼플골드 구현이 가능하였다. 이후 Au2 조성으로 블랙홀과 아라크네를 모티브로 하여 실제 주얼리 제품을 성공적으로 제조하였다.
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력영상으로부터 화염과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염과 연기는 특정 색분포를 가지며 지속적으로 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염검출 알고리즘은 화염의 색분포와 영상 프레임간의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 화염의 움직임벡터를 계산하여 화염을 확정한다. 연기에 의하여 영상의 고주파수 성분이 감소하기 때문에 경계값의 변화는 연기의 중요한 특징이다. 연기검출은 색분포, 영상 프레임간의 변화 그리고 경계를 이용하여 후보영역을 설정하고 움직임 벡터를 계산하여 결정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염과 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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