본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.
In this paper, we propose an robust CAMShift method to track stage objects with a camera. In order to solve the problem of tracking object misdetection in existing CAMShift technique, MBR region is detected to separate the background and the subject, and the subject size of the region of interest is calculated to solve the problem of erroneously detecting a large region having a similar color distribution ratio. Also, by applying the color corelogram and MB-LBP to the part that can not be solved by the color ratio and the size limitation, accurate texture tracking is enabled by reflecting the texture characteristics. Experimental results show that the proposed method has good tracking performance for objects that do not deviate from the size of the subject set in the area of interest and accurately extracts the texture characteristics of different subjects with similar color distribution ratios.
In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any clue. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.
Advertising is the most powerful marketing communication tool. Fashion magazines are a popular media for fashion advertising because of their multi-color visual printing. In this study, the interest in and attitude toward fashion advertising were investigated with high school girls in Seoul, along with their interrelation with buying experience and post-purchase satisfaction. The consciousness of the endorser and the fashion of celebrities both increased with rising interest in fashion advertisement. However, the brand orientation showed no relationship with the interest in fashion advertisement. The interest in fashion advertisement was useful to explain buying experience with limited variance. The correlation between brand orientation and buying experience increased with rising interest in fashion advertisement, indicating that those with little interest in fashion advertisement showed strong dependence on brand loyalty. Those with more interest in fashion advertisement counted distinctive aspects of fashion advertisement more seriously. Affective aspects of fashion advertisement showed a correlation with buying experience and post-purchase satisfaction.
This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.
Color is an important subject of interest for cognitive developmental stages of children and it also correlate to emotional and physical development. Children can acquire concept of color by 'play'. Color play can be experienced to children through diversity activity and theses activities contain creative craft art activity. The color-paly with art activity for kids can be called 'kids color-design play'. Recently, indoor playgrounds are rapidly grow-up because parent's concern degree that about play activity get higher. The indoor playground being enlargement and it contains various paly contents. Color-design play is also enacted animatedly in kids indoor playground. The great part of color-design plays are enacted through program that needs teaching. On the other hand, color-design play facility that children can play spontaneously is not composed sufficiently. Therefore this study aim at design proposal of 'Kids color-design playground apparatus' in indoor playground.
This thesis on the basis of the "Sasang"(the four classification by the physical constitution) that becomes the focus of the public interest in Korea intends to grasp a color image and serve basic materials for the color usage in the interior design planning. It tries to identify the relationship between physical constitution and color. The color planning for experiment plans to be related to Korean traditional color. Analysis result on color and color image to patterns of interior color shows that the physical constitution in measure difference is bigger than sex among the many image evaluation items. Therefore, the interior color preference of Korean is bright hue and tint such as warm and cool color.
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.
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 레이더와 카메라를 이용한 스마트 조명 시스템에서 실종자 탐지를 위한 색상 검출 방안을 제안한다. 최근 레이더와 카메라가 내장된 스마트 조명 시스템이 에너지 절약과 동시에 효율적인 실종자 검색에 도움이 된다고 보고 된 바 있다. 스마트 조명 시스템에서 레이다 센서는 조명 주변에 움직임을 감지한다. 조명 주변에서 움직임이 감지되면, 조명이 작동하고 카메라는 녹화기능을 수행한다. 여기서, 스마트 조명에 녹화된 영상은 실종자를 탐색하는 데 활용한다. 특히, 녹화된 영상에서 실종된 사람이 입고 있는 옷의 색상은 실종자를 찾는 데 중요한 단서 중의 하나이다. 이러한단서인 옷의 색상을 식별하기 위한 방법으로 색상 검출을 활용한다. 또한, 색상 검출 과정에서 배경의 영향을 줄이기 위해서 대상체를 고려한 ROI(Region of interest)를 적용한다. 실험 결과에 따르면, ROI를 적용한 경우 색상 검출의 정확도는 97% 이상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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