• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.637-640
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• 2022

3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.6
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• pp.13-24
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• 2002

This paper presents an automatic approach to detect face and facial feature from face images based on the color information and deformable model. Skin color information has been widely used for face and facial feature diction since it is effective for object recognition and has less computational burden, In this paper, we propose how to compensates varying light condition and utilize the transformed YCbCr color model to detect candidates region of face and facial feature from color images, Moreover, the detected face facial feature areas are subsequently assigned to a initial condition of active contour model to extract optimal boundaries of face and facial feature by resolving initial boundary problem when the active contour is used, The experimental results show the efficiency of the proposed method, The face and facial feature information will be used for face recognition and facial feature descriptor.

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.17 no.1
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• pp.9-12
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• 2015

임상용 모니터의 출력값 중 가장 큰 영향을 주는 것이 휘도이다. 최근 컬러 모니터의 임상용 사용으로 인해 출력값의 보정은 매우 중요하게 관리되고 있다. 색보정 변위의 특성화가 휘도와 동일한 인자로 영향을 주는지 분석하기 위해 사용된 특성화 보정 모델은 GOG모델과 S-curve모델 이다. 두 개의 모델을 통해 모니터의 휘도는 장치의 출력과 직접적인 관계가 있다는 것을 증명하고 동일한 출력에 입력값을 가질 수 있도록 구성하고자 한다. 동일한 출력을 디스플레이 할 경우 동일한 출력값을 얻어야 한다. 그러나 모니터에 따라 서로 다른 출력값을 산출한다. 컬러모니터의 경우는 출력의 안정성에 휘도뿐만 아니라, 색감(R,G,B) 변화가 큰 역할을 수행한다. 본 연구에서는 분석인자 중 대조도에 영향을 주는 인자를 역추적하여 특성화 보정 S-curve모델을 LCD에 적용하였다. 이는 GOG모델을 적용한 CRT와 동일한 결과를 얻었다. 따라서 인자는 CIEXYZ의 결과값과 동일한 인자를 구할 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.4
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• pp.707-714
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• 2019

Recently, as the sensor network technologies and camera technologies develops, there are increasing needs by combining two technologies to effectively observe or monitor the areas that are difficult for people to access by using the visual sensor network. Since the applications using visual sensors take pictures of the outdoor areas, the images may not be well contrasted due to cloudy weather or low-light time periods such as a sunset. In this paper, we first model the color characteristics according to illumination using the characteristics of visual sensors that continuously capture the same area. Using this model, a new method for improving low contrast images in real time is proposed. In order to make the model, the regions of interest consisting of the same color are set up and the changes of color according to the brightness of images are measured. The gamma function is used to model color characteristics using the measured data. It is shown by experimental results that the proposed method improves the contrast of an image by adjusting the color components of the low contrast image simply and accurately.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.7 s.110
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• pp.689-698
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• 2006

Pattern recognition is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. Color image consists of various color patterns. And most pattern recognition methods use the information of color which has been trained and extract the feature of the color. This thesis extracts adaptively specific color feature from images with several limited colors. Because the number of the color patterns is limited, the distribution of the color in the image is similar. But, when there are some noises and distortions in the image, its distribution can be various. Therefore we cannot extract specific color regions in the standard image that is well expressed in special color patterns to extract, and special color regions of the image to test. We suggest new method to reduce the error of recognition by extracting the specific color feature adaptively for images with the low distortion, and six test images with some degree of noises and distortion. We consequently found that proposed method shouws more accurate results than those of statistical pattern recognition.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.11
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• pp.529-536
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• 2015

When rendering both three-dimensional objects and photo images together, the non-photorealistic rendering results are in visual discord since the two contents have their own independent color distributions. This paper proposes a non-photorealistic rendering technique which renders both three-dimensional objects and photo images such as cartoons and sketches. The proposed technique computes the color distribution property of the photo images and reduces the number of colors of both photo images and 3D objects. NPR is performed based on the reduced colormaps and edge features. To enhance the natural scene presentation, the image region segmentation process is preferred when extracting and applying colormaps. However, the image segmentation technique needs a lot of computational operations. It takes a long time for non-photorealistic rendering for large size frames. To speed up the time-consuming segmentation procedure, we use GPGPU for the parallel computing using the GPU. As a result, we significantly improve the execution speed of the algorithm.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1019-1024
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• 2007

그래픽스 분야에서 다양한 재질을 사실감 있게 표현하려는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 다양한 재질의 반사특성을 측정하는 방법들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라를 이용하여 영상 기반 양방향 반사 분포함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)를 획득할 수 있는 측정 시스템을 구축하였다, 이를 통한 BRDF 모델은 경험적(empirical)혹은 물리(physical)기반의 모델에 비해 보다 사실성 높은 표현이 가능하다. 영상 기반으로 양방향 반사 분포함수를 생성하는 과정에서 노출시간을 달리한 여러 장의 영상을 가지고 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성하였다. 또한 원색재현을 위해 표준광원을 사용하고 컬러차트와 회귀분석을 통해 컬러 보정을 수행하였다. 본 연구에서는 플라스틱이나 금속재질같이 불투명한 등방성(isotropic) 재질을 사용하였고, 이러한 재질의 BRDF데이터를 통해 산업제품에서 많이 사용되는 재질의 모델을 보다 실감나게 렌더링(rendering)할 수 있다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.7 no.9
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• pp.749-757
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• 2001

We present a simple artificial landmark model and robust landmark tracking algorithm for mobile robot localization. The landmark model, consisting of symmetric and repetitive color patches, produces color histograms that are invariant under the geometric and photometric distortions. A stochastic approach based on the CONDENSATION tracks the landmark model robustly even under the varying illumination conditions. After the landmark detection, relative position of the mobile robot to the landmark is calculated. Experimental results show that the proposed landmark model is effective and can be detected and tracked in a clustered scene robustly. With the tracked single landmark, we extract geometrical information than achieve accurate localization.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2004.07a
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• pp.288-289
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• 2004