• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.766-768
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• 2005

최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.74-83
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• 1997

본 논문에서는 칼라 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 고려하는 복합적인 특징벡터를 사용한 영상 검색 기법을 제안하였다. 비균둥 양자화 방법인 Lloyd-Max quantizer를 통한 효율적인 칼라 양자화를 하였고, 양자화를 거친 후 생성된 칼라 그룹간의 공간적 분포상황을 고려하기 위해 히스토그램 행렬을 도입함으로써 칼라 정보를 기반으로한 검색 효율을 증대시켰다. 또한 모양 정보를 획득하기 위해 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서, 검색 효율을 증대시켰다. 영상으로 200여개의 칼라 트레이드마크를 사용하여 기존의 방법들과의 비교실험을 통해 원영상 뿐만 아니라 변형된 영상에 대해서 보다 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 영상내의 물체의 회전, 이동, 잡음 첨가와 감마 보정값 등에 의해 변형된 영상에 대해서 보다 더 강한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.150-159
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 증가함에 따라, 이미지 코드도 다양한 영역에서 관심을 끌고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 이미지 코드가 중요한 이유는 비용면과 함께 많은 영역에서 RFID(radio frequency identification)를 보완하거나 대체할 수 있기 때문이다. 그렇지만, 칼라의 왜곡이 심하여 정확한 칼라를 읽는데 어려움이 있기 때문에, 그 응용은 아직까지는 매우 제한적이다. 이 논문에서는, 칼라의 색상 및 채도 값을 이용하여 자동으로 이미지 코드를 찾아내는 것을 포함하여, 이미지 코드 인식에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 이 논문의 실험에서는 현재 상용되고 있는 것들 중 가장 실용적이라고 판단되는 디자인을 사용하였다. 이 이미지 코드에는 여섯 개의 안전 칼라, 즉, R, G, B, C, M, Y가 사용되었다. 실험 영상들로는 크기가 $2464{\times}1632$인 72개의 트루 칼라 필드 영상들을 사용하였다. 히스토그램에 의해 칼라를 보정한 경우, 코드 검출 정확도는 96%, 검출된 코드에 대한 칼라 분류 정확도는 91.28% 이었다. 이미지 코드를 검출 및 인식하는데 2 GHz P4 PC에서 약 5초가 소요되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.151-154
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• 2000

차량 번호판 영상을 안정적으로 추출하여 인식하는 방법에는 여러 가지 땅법들이 제시되어 왔다. 기존의 연구들은 번호판 영역 추출에는 높은 성공률을 보이고 있으나 상대적으로 문자 인식의 성공률이 그에 미치지 못해서 전체적인 인식 성공률에 저하를 가져오는 경우가 대부분 이었다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 입력 영상의 밝기 보정과 번호판 영역을 추출하고 N4M (Normalized 4 - Mash)을 적용하여 문자인식 처리 시간을 단축시키고 인식글을 향상시킬 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.16-26
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• 2024

수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-60
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• 2014

본 논문에서는 자연 영상에서 피부색 색상과 채도를 기초로 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명 보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본 영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 10장의 자연 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 입력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 기관을 검출하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 얼굴의 회전, 조영의 변화가 어느 정도 허용되고 피부색 배경이 얼굴에 병합된 경우에도 얼굴영역과 얼굴기관(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법으로, 입력영상에 따른 적응적 칼라 색상정보와 얼굴기관의 부분 템플릿매칭을 조합한 알고리즘을 제안한다. 변환된 HSV 칼라 좌표계상의 대역적 피부색상 정보와 히스토그램을 이용한 적응적 피부색상 정보로 얼굴영역을 검출한 뒤, 얼굴영역 안에서 입술색상 정보로 도출된 입술영역의 X축 기울기를 이용해 회전얼굴을 보정하고, 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿을 이용해 눈을 검출한다.

• 한국광학회지
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• 제9권3호
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• pp.205-211
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• 1998

칼라 CRT(cathode ray tube)의 화질을 평가하기 위하여 일차원 CCD(charge coupled-device)를 사용한 MTF(modulation transfer function)측정장치를 구성하였다. CCD의 분광감도와 화소의 크기와 간격을 고려하여 MTF 측정값을 보정하였다. Spot 크기, 비디오 대역폭, 새도우 마스크, 디스플레이 휘도, 그리고 주변 조명이 디스플레이의 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 칼라 CRT 모니터에서 화면의 균일성과 주변 조명에 따른 화질 평가하였으며, 그 결과를 MTFA(modulation transfer function area)를 사용하여 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.641-645
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• 2003

본 논문은 일반적으로 차량의 번호판이 차종에 따라 녹색계통과 노란색계통 등 일정한 색상을 가지고 있다는 특징을 이용하여, 복합 칼라 좌표계의 성분을 결합한 차량 번호판 영역 추출에 대한 방법을 제안하였다. LUV와 HSI 및 YIQ 칼라 좌표계에서 번호판 영역을 검출하기 위해 사용한 색상은 U, H, Q영역이고 이진화 작업을 위한 임계치 조정의 효율성을 높이기 위해 각 영역의 평균 자기 값을 기준이 되는 값으로 보정하는 방법을 사용하였다. 처리과정의 효율성을 높이기 위해 번호판 후보 영역을 선정하여 번호판 크기의 마스크영역을 수직, 수평 라인으로 검색하여 추출하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 H와 Q성분으로만 실험대상에 대하여 결합한 경우는 72.58％의 추출률을 보인 반면, 제안한 방법인 U와 H 및 Q성분의 결합에 의한 경우는 100％의 추출률을 보였다.