사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.
본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 논문은 전형적인 슈퍼샘플링과 거의 동일한 수준의 고화질 영상을 생성하는 동시에, 요구되는 메모리 크기와 메모리 대역폭을 줄일 수 있는 간단하고 효율적인 하드웨어 지원 안티알리아싱 알고리즘과 렌더링 구조를 제안한다. 본 논문에서는 가장 최근에 색상 값 결정을 위해 사용된 프레그먼트의 일부분 또는 병합된 결과를 저장하는 RUF (Recently Used Fragment) 버퍼와 RUF 버퍼의 정보를 이용하여 효과적으로 색상 값을 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 데이타 구조상 샘플링 포인트 수가 늘어날수록 슈퍼샘플링에 비해 메모리 절약 효과가 크다. 또한 본 논문의 실험결과 8산개(sparse) 샘플링 포인트를 가지는 경우, 슈퍼샘플링에 비해 제안된 안티알리아싱 기법은 약 1.3%의 색상 차이를 가지나, 렌더링 과정에서 요구되는 메모리 크기가 약 31%로 감소하였으며, 실험에 사용된 3차원 모델에 대해 평균 11%의 메모리 대역폭 감소를 보인다.
The present study attempts to examine the degree of recognition of the Personal Colors by the age of the woman, and to analyze the influence of the recognition on the factors for choosing specific colors for hair coloring and facial make-up and the consequent satisfaction. The data will be used as a basic material for research and marketing in the field of color consulting in the beauty industry. Collected data were statistically processed using the SPSS WIN program. Depending on the nature of the contents to be analyzed, either the percentage calculation or the Chi-square analysis or the ANOVA was carried out. The findings of the study are as follows; The overall recognition of the Personal Colors was generally low in terms of the knowledge, information and experiences. While the degree of recognition was the highest in teenagers, the necessity of diagnosing the Personal Colors was most deeply perceived by the women in their 30s. One of the factors for choosing a specific color for hair coloring was their favorite color for the teenagers, and the Personal Color or the advice of the professional for the women in their 30s. Meanwhile, the highest factor for those in their 20s was the colors in vogue. For the facial color make-up as well, this sensitivity to popular colors was also highest in the twenty-something women. The color choice in consideration of favorite colors and the Personal Colors was the most prominent in the teenagers. The tendency of utilizing the advice of sales people or the professionals was the highest in the women in their 30s. In the survey of satisfaction with the chosen colors for hair coloring and make-up, it was found that satisfaction was the highest in the cases of choosing the Personal Colors in all the age groups, while it was the lowest for the choice of popular colors.
Infrared color-color diagram of 10 giant molecular clouds are examined to explore the dust property from the COBE Diffuse Infrared Background Experiment of the 100, 140, and $240{\mu}m$ emission. Four of them, Taurus, Mon OB1, Gem OB1, and Chameleon, show the anti-correlation in $R_{100/140}-R_{140/240}$ plot and the horizontal distribution in $R_{100/240}-R_{140/240}$ plot, which disagree with those of theoretical calculation. These could be explained by the depletion of $100{\mu}m$ and the excess of $140{\mu}m$ emission, though no existing dust model could support them. Mean color temperature of the anti-correlation region appears to be lower than that of the linear region, whose temperatures are 15.3, 17.0 K, respectively. And the linear region shows large dispersion in the plot of intensity relation. Both imply that a star formation would be more active, but not homogeneous, in the linear region compared to the anti-correlation region.
감성인식을 규칙적으로 제어하고 변화하려는 감성컴퓨터 연구에 관심이 집중되고 있다. 따라서 색채 감성컴퓨팅의 정량화한 객관적인 평가 방식 적용이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 숫자화한 표현방식으로 색채 디지털 감성컴퓨팅 계산을 적용한다. 감성컴퓨팅 연구방식은 이미지에 집중된 감성인식인 색채 속성으로 구성하고, 색채 감성속성은 색상, 명도, 채도로 구분한다. 감성속성의 비중톤 증감에 따른 감성점수와 가중치를 감성식에 적용하여 계산한다. 감성계산식은 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 계산한다. 그리고 감성좌표에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차점을 감성점으로 위치한다. 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 감성점 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 색채 감성컴퓨팅을 통해 정량화한다.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
This study is to set a new standard for using of the colorimetric method through grasping the character of the colorimetric method, and measuring the chloride concentration at the place of the change of color. Also, to predict chloride concentration around rebar and time reaching limit chloride concentration through measuring the chloride concentration of concrete surface by the colorimetric method and this study presents the new program of concrete degradation and diagnosis of the durability by salt damage. First the use of the colorimetric method was examinated, second the chloride concentration through slicing concrete submerged in artificial seawater for 6 months was measured. And the chloride concentration at the place of the change of color was calculated by using colorimetric method. Finally, the cloride concentration of the concrete surface was calculated.
Vision system is an indispensable part of constructing the chess-playing robot. Chessboard detection and pieces localization in the captured image of robot's camera are important steps for processes followed such as pieces recognition, move calculation, and robot controlling. We present a method for detecting the Janggi chessboard and pieces based on the edge and color feature. Hough transform combined with line extraction is used for segmenting the chessboard and warping it to form the rectangle shape in order to detect and interpolate the lines of chessboard. Then we detect the existence of pieces and their side by applying the saliency map and checking the color distribution at piece locations. While other methods either work only with the empty chessboard or do not care about the piece existence, our method could detect sufficiently side and position of pieces as well as lines of the chessboard even if the occlusion happens.
In this paper, we present a 3D reconstruction method of color volume data or a computerized human atlas. Binary volume rendering which takes the advantages of shear-warp factorization and new normal vector calculation method visualizes 3D organs in real time. Various manipulations such as rotation, multiple object rendering, removal, and transparency effect improve the usefulness and comprehensiveness of the computerized atlas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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