대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
Color in an image is determined by illuminant and surface reflectance. So, to recover unique color of object, estimation of exact illuminant is needed. In this study, the illumination models suggested to get the object color constancy with the physical illumination model based on physical phenomena. Their characteristics and application limits are presented and the necessity of an extended illumination model is suggested to get more appropriate object colors recovered. The extended illumination model should contain an additional term for the ambient light in order to account for spatial variance of illumination in object images. Its necessity is verified through an experiment under simple lighting environment in this study. Finally, a reconstruction method for recovering input images under standard white light illumination is experimented and an useful method for computing object color reflectivity is suggested and experimented which can be induced from combination of the existing illumination models.
This study addresses the evaluation on the satisfaction of school illumination quality by applying SERVPERF model after extracting factors affecting school illumination quality. Three types of illumination systems (fluorescence light, general LED light and high color rendition LED light) were tested by students who have used each illumination system. Three factors such as effectiveness, esthetic sense and function were developed for evaluation. Satisfaction evaluation was performed based on applied SERVPERF model by comparing perceived levels. The differences of perceived levels of satisfaction on the illumination systems were analyzed by ANOVA. The results said respondents satisfy only the high color rendition LED light regardless of three factors. Especially, students who experienced high color rendition LED light have strong intention to recommend that illumination system to other schools. They also express their desire to use that system at home. Interestingly, there is not much satisfaction difference between fluorescence light and general LED light.
본 연구는 균일한 조명을 얻기 위해 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 사용하여 자유 형상 렌즈(freeform lens)를 제작하였으며, 제작한 LED 렌즈들의 특성을 비교 분석하였다. 제작한 렌즈는 LED 광원의 위치변화, 두께 및 기울임을 이용해 성능을 평가하였다. 아울러 조명영역은 평균 조도 (average illuminance)와 조도 균일도 (illuminance uniformity) 변화 값으로 측정하였다. 광도 분포의 Z축 방향변화에 대해서는 중첩 모델과 발산 모델이 대체로 비슷한 공차 특성을 보였으나, 렌즈두께 변화에 대해서는 중첩모델이 발산모델에 비해 조도 균일도 공차 특성은 현저히 개선됨을 확인하였다. 또한, 발산 조명 모델로 설계된 렌즈가 전반적으로 좋은 성능을 나타냈으나, LED 방출에 대한 성능은 중첩 모델에서 그 편차의 폭이 상대적으로 적게 나타났다.
본 논문에서는 점광원을 기준으로 설계된 자유 형상 렌즈(freeform lens)의 조명 성능과 LED 광원 크기와의 관계 및 공차 특성을 살펴보았다. 비교를 위해 발산 조명 모델(divergent illumination model)을 적용한 두 가지 렌즈와 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 적용한 한가지 렌즈를 설계하였다. LED 광원이 커짐에 따라 평균 조도에 비해 조도 균일도가 상대적으로 크게 감소하였으며, 정렬 오차에 의한 성능 저하는 거의 발생하지 않았다. 하지만 LED 광원의 방출 특성 변화는 LED 광원 크기에 관계없이 조명 성능에 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 발산 조명 모델로 설계된 렌즈가 전반적으로 우수한 성능을 보였지만, LED 방출 특성 변화에 대해서는 중첩 조명 모델로 설계된 렌즈의 성능이 상대적으로 적게 변화함을 알 수 있었다.
In Interior design, light is the most important factor in deciding color, texture and illumination level which are the basic factors of spatial design. To apply rendering technologies on prediction of illuminating effect, it is important to understand and analyse the basic properties of the illumination models that are local illumination model and global illumination model. The illumination models in computer graphics express the factors which determine the surface color, texture and light distribution through the reflection. The purpose of this study is to propose the best way of shading algorithm in interior space provided by the computer, based on the experimental analysis that 5 shading methods are applied to the interior space. The results of this study were as followed. 1) Local illumination models that are Lambert shading, Ground shading and Phong shading are not suitable to the prediction of interior illumination effect. 2) Ray tracing that is global illumination model could be adopted to interior illumination effects. Ray tracing is a very versatile algorithm because of the large range of lighting effects it can model. 3) Neither radiality nor ray tracing offers a complete solution for simulating all interior illumination effects. 4) Radiosity excels at rendering diffuse-to-diffuse inter-reflections and ray tracing excels at rendering specular reflections. By merging both shading techniques, that offers the best of both. Using computer technologies to simulate lighting in preliminary design stage which will provide information for designers and occupants to determine the effect of using artificial light sources at each stage of their design process. Further study in illumination analysis, prediction of illumination effect, and lighting calculation is required as computer media expands.
본 연구는 균일한 조명을 얻기 위해 자유 형상 렌즈(freeform lens)를 제작하였으며, 이를 위해 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 제안하였고, 제작한 LED 렌즈들의 특성을 분석하였다. 제작한 렌즈는 LED 빛 세기 분포의 중심 방향, 반치각 (half angle) 및 LED 광원의 위치변화를 바탕으로 그 성능을 평가하였다. 아울러 조명영역은 평균 조도 (average illuminance)와 조도 균일도 (illuminance uniformity) 변화 값으로 수행하였다. 광도 분포의 중심 방향 변화에 대해서는 제안된 모델과 발산 모델이 대체로 비슷한 공차 특성을 보였으며, 특히 제작한 렌즈에서 반치각 변화는 기존 방법에 비해 조도 균일도 공차 특성은 현저히 개선됨을 확인하였다.
성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.
얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.
The spectral color resolution of an image is very important in color image analysis. Two factors influencing the spectral color resolution of an image are illumination intensity and lens aperture for a selected vision system. An optimal combination of illumination intensity and lens aperture for color image analysis was determined in the study. The method was based on a model of dynamic range defined as the absolute difference between digital values of selected foreground and background color in the image. The role of illumination intensity in machine vision was also described and a computer program for simulating the optimal combination of two factors was implemented for verifying the related algorithm. It was possible to estimate the non-saturating range of the illumination intensity (input voltage in the study) and the lens aperture by using a model of dynamic range. The method provided an optimal combination of the illumination intensity and the lens aperture, maximizing the color resolution between colors of interest in color analysis, and the estimated color resolution at the combination for a given vision system configuration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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