ESPI에서 물체를 비추는 입사광의 각도 및 거리에 따른 sensitivity vector를 구하고 입사광이 평행광일 때와 발산광일 때 두광원의 파면차이에 의한 변위의 민감도 차이를 비교하였다. In-plane 및 out-of-plane 면위에 민감한 ESPI 광학계 구성에 대해서 각각 분석하였다. 이 결과로부터 ESIP에서 입사광을 광학계의 구성이 용이한 발산광으로 하고 변위량의 계산에서는 물체 전면에서 sensitivity vector가 일정하다고 근사하는 것이 큰 오차가 없이 유용함을 알 수 있었다.
This study measured the velocity of magnetic particles inside the power generation using external heat sources. Single Plane Illumination Microscopy (SPIM) was used to measure magnetic particles that are simultaneously affected by bubbly flow and magnetic field. It has the advantage of reducing errors due to particle superposition by illuminating the thin light sheet. The hydraulic diameter of the power generation is 3mm. Its surface is covered with a coil with a diameter of 0.3 mm. The average diameter of a magnetic particle is 200nm. The excitation and emission wavelengths are 530 and 650nm, respectively. In order to find out the flow characteristics, a total of four velocity fields were calculated in wide and narrow gap air bubbles, between the wall and the air bubble and just below the air bubble. Magnetic particles showed up to 8.59% velocity reduction in the wide gap between air bubbles due to external magnetic field.
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.
Illumination variation is the most significant factor affecting face recognition rate. In this paper, we propose adaptive smoothing based on combined most significant bit (CMSB) - plane and local entropy for robust face recognition in varying illumination. Illumination normalization is achieved based on Retinex method. The proposed method has been evaluated based on the CMU PIE database by using Principle Component Analysis (PCA).
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 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.
We propose a method that realizes the modified illumination by implementing a binary phase grating at the backside of a photomask. By modeling the relationship between the shape of a grating on the photomask and the light intensity at the pupil plane, we developed a program named MIDAS that finds the optimum grating pattern with a stochastic approach. After applying the program to several examples, we found that the program finds the grating pattern for the modified illumination that we want. By applying the grating at the backside of a photomask, the light efficiency of modified illumination may be improved.
A configuration of illumination for high-speed color document scanner has been proposed utilizing white light emitting diode and transparent plastic lightguide. The design of illumination system including lightguide for high optical efficiency and uniform image quality is performed based on a simulation using ray-tracing method. The device characteristics are also experimentally evaluated in terms of illumination distribution against longitudinal and transverse direction on document plane. Uniform illumination distribution about 85% of in longitudinal and transverse direction is realized by control of mechanical dimension and position of lightguide.
Color segmentation takes great attentions since a color is an effective and robust visual cue for characterizing one object from other objects. Color segmentation is, however, suffered from color variation induced from irregular illumination changes. This paper proposes a reliable color modeling approach in HSI (Hue-Saturation-Intensity) rotor space considering intensity information by adopting B-spline curve fitting to make a mathematical model for statistical characteristics of a color with respect to brightness. It is based on the fact that color distribution of a single-colored object is not invariant with respect to brightness variations even in HS (Hue-Saturation) plane. The proposed approach is applied for the segmentation of human skin areas successfully under various illumination conditions.
This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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