KNU 식물공장 모델의 냉난방 에너지 부하를 DesignBuilder를 이용하여 해석하였다. 실내설정온도, LED 보광주기, LED 보광량, 유리외피의 구조에 따른 에너지 소모량을 분석하였다. LED 보광이 없는 식물공장의 실내설정온도를 상추의 적정 생육온도인 $20^{\circ}C$를 중심으로 $15^{\circ}C$, $25^{\circ}C$로 변화시키면서 일정온도로 유지하는데 필요한 연간 냉난방부하를 분석하였다. $15^{\circ}C$일 때 냉방부하, $25^{\circ}C$일 때 난방부하가 가장 크게 나타났다. 상추 재배에 필요한 LED 보광 적용 시 난방부하는 감소하지만 냉방부하가 약 6배 증가한다. 또한 LED 보광 시 주간보다는 야간보광이 냉난방부하 감소에 유리한 결과를 주었다. 식물공장 외피가 냉난방부하에 미치는 영향을 비교하기 위하여 다섯 가지 종류의 외피를 적용하여 계산하였다. 이중창호의 열관류율이 작을수록 식물공장의 난방부하는 감소하고 냉방부하는 증가하였다. 재배할 작물의 적정생장온도 설정, LED 및 재배설비의 내부발열량에 따른 적절한 외피선택, 다양한 패시브 및 액티브 에너지 절감기술의 적용으로 냉방부하를 감소시키는 것이 식물공장 운영에 중요한 요소로 판단된다.
This paper gives a review on three illumination issues of face tracking on smart phones: dark scenes, sudden lighting change and backlit effect. First, we propose a fast and robust face tracking method utilizing continuous adaptive mean shift algorithm (CAMSHIFT) and CbCr skin locus. Initially, the skin locus obtained from training video data. After that, a modified CAMSHIFT version based on the skin locus is accordingly provided. Second, we suggest an enhancement method to increase the chance of detecting faces, an important initialization step for face tracking, under dark illumination. The proposed method works comparably with traditional CAMSHIFT or particle filter, and outperforms these methods when dealing with our public video data with the three illumination issues mentioned above.
피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 또한 피부색 검출 성능이 우수한 ST 컬러 공간을 수정하여, 보다 정확한 피부색 영역을 추출할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 $33{\sim}48%$ 향상시킬 수 있었다.
In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.
2000년대 들어 본격적인 디지털 HDTV는 영상에 있어 색온도와 조도에 민감하여 조명기법에 많은 변화를 주었으며, 차세대 UHDTV는 기존의 고화질 TV보다 최고 16배까지 해상도가 향상되어 조명에 의한 시각적 효과는 시청자에게 더 크게 작용 할 것으로 예상된다. 따라서 기존 방송제작에서 조명의 색온도 변환 필터를 사용 시, 조도가 떨어지고 휘도신호가 낮게 표현되는 현상이 발생하여 인물의 얼굴색에 왜곡을 줄 수 있으므로 색온도에 따른 조도, 휘도신호를 분석함으로서 고품질의 영상을 구현하고자 한다.
COVID-19 장기화의 여파로 인해 스트레스 및 정신적 질환을 겪는 현대인이 늘어나고 있다. 최근에는 LED 조명을 이용하여 집중력 향상, 스트레스 완화, 피부관리, 수면의 질 개선 등을 위해 다양한 방법으로 컬러테라피가 연구 되고 있다. 본 논문에서는 사람의 심신 상태를 분석하기 위해 PPG(Photoplethysmogram) 센서를 이용하여 맥파를 계측하고 심박변이도를 추출한다. RGBLED와 아두이노를 이용하여 심리상태 안정에 주로 사용되는 여러 파장의 색상조명을 제작하고, 심신상태의 변화에 따라 자동으로 색상을 변경해주는 무드등 시스템을 제안한다.
얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.
Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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