In this study, the automatic face tracking algorithm is proposed by using the color and edge information of a color image. To reduce the effects of variations in the illumination conditions, an acquired CCD color image is first transformed into YCbCr color coordinates, and subsequently the morphological image processing operations, and the elliptical geometric measures are applied to extract the refined facial area.
There are many ways to judge whether the input image is adult-image or not. Until now, adult image detection has been examined by the ratio of skin area in full image. In this paper, we propose a method to extract skin region in YCbCr. Skin region shows unique distribution in YCbCr, and we will separate the skin region from background using the distribution. First, we are going to find Eye zone using Eye-Map. Then we will find out the color value for the distribution of skin region using the color of Eye zone. Next, we will find the distribution of the area through the skin region in full-image.
In this paper a method for detecting and extracting the face from the image in YCbCr spaceis proposed. The face region is obtained from the complex original image by using the difference method and the face color information is taken from the reduced face region throughthe Ellipse clustering method. The experimental results showed that the proposed method can efficiently detect and extract the face from the original image under the general light intensity except for low luminance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.19-26
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2008
In this paper, we converted an RGB into an YCbCr image input from CCD camera and then after compute difference two consecutive images, conduct Glassfire Labeling. We extract an image become ware of motion-change, if the difference between most broad(area) and Area critical value more than critical value. We enforce the detection of facial characteristics to an extracted motion-change images by using AdaBoost algorithm to extract an characteristics.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.6
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pp.49-55
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2012
Pacman is one of the world-famous and have been chosen game in the game room at the arcade. In this paper, pacman game gives you the ability to perform by simple hand movement alone. First, we obtain binary RGB image to extract skin color, and convert into binary image YCbCr by minus the luminance in this image. Next, we extract the hand region by the product of an binary RGB image and binary YCbCr image. Finally, the hand region, we obtain the center of gravity by the minimum bounding rectangle and the center of the hand pixel area, and we used to obtain the center of the hand area with an average of two center of gravity. In other words, we presented the game of motion that can take the place of arrow key by using the center coordinates of hand. In addition, these experiments showed the average movement and error rate, and cause of the error type was also investigated.
In this paper, we propose a new saturation enhancement algorithm which is processed on the new color space, called Normalized YCbCr(NYCbCr). The algorithm consists of two processing unit. One is color space conversion from YCbCr to NYCbCr, and the other is using adaptive saturation mapping function(ASMF). NYCbCr color space is designed to prevent shortcomings such as luminance and hue shift of YCbCr color space and by saturation enhancement. ASMF is effective to enhance saturation properly for each image and to protect low saturation regions of color images from over-saturation. we verified our method using several color images. Experimental results show that the proposed method enhance the saturation with minimizing Luminance and Hue shift.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.117-125
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2011
In this paper, it was segmented the face color distribution using YCbCr color model, which is one of the feature-based methods, and preprocessing stage was to be insensitive to the sensitivity for light which is one of the disadvantages for the feature-based methods by the quantization. In addition, it has raised the accuracy of image synthesis with characteristics which is selected the object of the most same image as the shape of pattern using rough set. In this paper, the detection rates of the proposed face detection algorithm was confirmed to be better about 2~3% than the conventional algorithms regardless of the size and direction on the various faces by simulation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.1946-1953
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2006
Because the embedded watermark of luminance component guarantees the extraction of ownership information when the color image is converted to gray scale image, the information of ownership right as to the luminance component is embedded in the luminance-chrominance color space such as YCbCr. Therefore, this paper proposes watermark embedding, extraction and authentication algorithm of color image. which considers the device and performance of multimedia contents service by focusing on the robustness and invisibility of watermark. The color image is converted from RGB color space to YCbCr color space, and then the properties of each component of Y(Luminance), Cb(Color Differences) and Cr(Color Differences) are considered in order to embed, extract and certify multi-level watermark in the frequency domain based on the wavelet. As a result, it can guaranteed the robustness for the JPEG compression and invisibility of watermark for multi-level.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6B
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pp.1012-1020
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2000
In this paper, This paper presents a new algorithm which is used for detecting and extracting human masks from a color still image. The regions where each pixel has a value of skin-color were extracted from the Cb and Cr images, after the tone of the color image is converted to YCbCr from. A morphological filter is used to eliminate noise in the resulting image. By scanning it in horizontal and vertical ways under ways under threshold value, first candidate section is chosen. If it is not a face, secondary candidate section is taken and is divided into two candidate sections. The proposed algorithm is not affected by the variation of illuminations, because it uses only Cb and Cr components in YCbCr color format. Moreover, the face recognition was possible regardless of the degree of shifting face, changed shape, various sizes of the face, and the quality of image.
Lee, Dong Woo;Lee, Sang Hun;Han, Hyun Ho;Chae, Gyoo Soo
Journal of the Korea Convergence Society
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v.10
no.6
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pp.7-14
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2019
In this paper, we propose a Cascade Classifier face detection method using the Haar-like feature, which is complemented by the Flood Fill algorithm for lossy areas due to illumination and shadow in YCbCr color space extraction. The Cascade Classifier using Haar-like features can generate noise and loss regions due to lighting, shadow, etc. because skin color extraction using existing YCbCr color space in image only uses threshold value. In order to solve this problem, noise is removed by erosion and expansion calculation, and the loss region is estimated by using the Flood Fill algorithm to estimate the loss region. A threshold value of the YCbCr color space was further allowed for the estimated area. For the remaining loss area, the color was filled in as the average value of the additional allowed areas among the areas estimated above. We extracted faces using Haar-like Cascade Classifier. The accuracy of the proposed method is improved by about 4% and the detection rate of the proposed method is improved by about 2% than that of the Haar-like Cascade Classifier by using only the YCbCr color space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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