It is a matter of course that each should be painted with harmonious color. moreover, different rooms in a house, even those which are seperated, must be under harmonizing conditions to each other, for moving dwellers have tacit feeling of successive contrasts. Major function of color in a dwelling is a making good environment of each room and the whole house according to its purpose. Recommendable color for various rooms are shown by the tables in this article.
A measurement method of the particle-based reflective display is proposed, estimated, and compared with reported method. The reflectivity measurement by previous studies is simply obtained by integrating sphere, but it has a limitation for the estimation of real moving particles because its data include surface reflection and incomplete attachment on electrodes. To get the number of real moving particles, the area by attached particles on the electrodes is calculated at microscopic signals. The moving particles on subthreshold voltage are observed and this fluctuational variation of surface on subthreshold voltage gives a tip to understand the driving mechanism. By this measurement we ascertained the relationship of a particle layer and real driving particles, and the feasibility of observation and estimation for moving color particles, which were measured by the reflectivity and CIE (Commission Internationale de I'Eclairage) system of color specification at previous studies.
In this paper we propose an algorithm that detects, tracks a moving object, and classify whether it is human from the video clip captured under the fixed video camera. It detects the outline of the moving object by finding out the local maximum points of the modulus image, which is the magnitude of the motion vectors. It also estimates the size and the center of the moving object. When the object is detected, the algorithm discriminates whether it is human by segmenting the face. It is segmented by searching the elliptic shape using Hough transform and grouping the skin color region within the elliptic shape.
Architectural color has been preserved the multiple characteristics reflected the change of social value criteria and technical development. Especially, the change of technical paradigm has led to variation from simple and fixed color system, as through the considerable change of architect's subject thinking, favored and symbolic system. Now, architectural color has also been revealed as the timely, moving, behavioral and existent color by anthropolatric thinking system. Therefore, it could be transformed expressive system reflected from abstract-pictorial characteristics, from the fixed to non-determining system, constructive to non-constructive system, context to expressive system, reasonal to emotional system, respectively. So, the range of architectural color has been extended as a element in reinforced the planned concept of the architect beyond the past decorated and symbolic color scope. As thereinafter, future's architectural color could be expected to concrete to the public-friendly relation system, developed widely to the system for reinforcing the concept not introduction of meaningless, fragmental and instinct color through the relational adaptation with design concept.
As the interest of deep learning, techniques to control the color of images in image processing field are evolving together. However, there is no clear standard for color, and it is not easy to find a way to represent only the color itself like the color-palette. In this paper, we propose a novel color palette extraction system by chroma fine-tuning with reinforcement learning. It helps to recognize the color combination to represent an input image. First, we use RGBY images to create feature maps by transferring the backbone network with well-trained model-weight which is verified at super resolution convolutional neural networks. Second, feature maps are trained to 3 fully connected layers for the color-palette generation with a generative adversarial network (GAN). Third, we use the reinforcement learning method which only changes chroma information of the GAN-output by slightly moving each Y component of YCbCr color gamut of pixel values up and down. The proposed method outperforms existing color palette extraction methods as given the accuracy of 0.9140.
본 논문은 조도 변화에 의해 동영상 시퀀스에서 발생하는 주기적인 색상 및 밝기 변화를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 밝기 변화가 주기적으로 일어나는 광원 환경에서 동영상을 촬영하는 경우, 노출 시간이 짧아짐에 따라 색상 및 밝기가 주기적으로 변하는 색 유동성 현상, 즉 컬러 롤링 현상(color rolling phenomenon)이 발생한다. 색 유동성 현상이 발생하는 경우 화이트 밸런스 알고리즘을 적용함으로써 개별 프레임의 색상을 보정할 수 있지만, 프레임 간에 발생하는 밝기 차이를 고려하지 않기 때문에 동영상의 밝기가 주기적으로 변하는 문제가 남게 된다. 제안하는 방법에서는 프레임 간에 발생하는 밝기 변화를 추정함으로써 색 유동성 현상으로 인해 나타나는 밝기 및 색상 변화를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직이는 물체에 의해 발생하는 밝기 변화 추정 에러를 줄이기 위해 움직임 검출(motion detection) 방법에 기반하여 색 유동성에 의한 밝기 변화만을 선택적으로 검출하여 보상한다. 또한 이전 밝기 정보를 이용하여 색 유동성에 의한 밝기 변화량을 예측함으로써 실시간 영상 처리에 적합하도록 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 사용하는 경우 조도 변화에 의한 밝기 변화를 보상함으로써 동영상의 프레임 간 밝기 및 색상의 항상성을 유지하는 것을 확인할 수 있다.
이 논문에서는 CAMshift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 관해서 기술한다. 물체를 추적할 때 사용되는 CAMshift 알고리즘은 추적과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동하는 방향 및 속도를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 칼만 필터 알고리즘을 추가한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 다음 순간의 물체 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정값을 기준으로 CAMshift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써, 기존 CAMshift 알고리즘만으로는 추적이 불가능한 고속 이동물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또 본 연구에서는 추적 대상의 HSV와 YCrCb 두 색상정보를 동시에 고려함으로써 단일 색정보를 이용하는 검출보다 더 강인한 결과를 얻을 수 있었다.
This paper presents the area classification, identification, and tracking for multiple moving objects with the similar colors. To do this, first, we use the GMM(Gaussian Mixture Model)-based background modeling method to detect the moving objects. Second, we propose the use of the binary and morphology of image in order to eliminate the shadow and noise in case of detection of the moving object. Third, we recognize ROI(region of interest) of the moving object through labeling method. And, we propose the area classification method to remove the background from the detected moving objects and the novel method for identifying the classified moving area. Also, we propose the method for tracking the identified moving object using Kalman filter. To the end, we propose the effective tracking method when detecting the multiple objects with the similar colors. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.
관람객 자신이 보고 있는 영상 콘텐츠의 공간속에 있는 느낌이나 심리적 경험을 프레즌스라고 한다. 본 논문에서는 (1) 어떤 영상 이미지와 형태에 따라 향상 또는 증강되는지, (2) 관람자의 개개인의 특성에 따른 프레즌스의 변화, (3) 인터랙티브가 가미된 영상작품에서 인터랙티비티가 프레즌스 향상에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 분석하고자 한다. 실험영상으로는 본인이 제작한 "The Light"를 사용하였다. 본 연구에서는 실험영상을 대상으로 연구를 진행하였으며, 실험영상의 주요한 시각적 구성요소인 색상과 형태를 분류하여 프레즌스를 측정하였다. 실험을 통하여 실험영상에 인터랙티브가 가미된 영상을 제작하는 것이 본인의 작품에 프레즌스를 높인다는 결과를 얻었다. 실험영상과 인터랙티브가 가미된 영상의 프레즌스를 측정하기 위해 기존 프레즌스 측정연구를 토대로 새로운 설문지를 작성하였으며, 측정도구로는 설문지 조사형태인 PQS와 뇌파측정 방법인 EEG 측정을 결합하여 실험하였다. 실험 결과에서, 뇌파 측정에 따른 알파파와 베타파의 변화는 프레즌스 증감에 따라 결과치가 달라짐을 확인하였다.
멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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