Abstract:
A method for distinction of color similarity for clothes in varying illumination and a security system of public entrance area based on clothes similarity are provided to steadily determine a color similarity between a clothes included in an image photographed under a different illumination surrounding by using an LBG algorithm. In a state where a learning model data is constructed, clothes video data based on more than 2 RGB taken by cameras having in the other location is collected(S30). The RGB data of the collected clothes image as described above converts into HSV data(S40). In HSV data of the converted each clothes image as described above, the color and chroma data of each pixel is expressed in the H-S two-dimensional space where the color is to an X-axis and the chroma is to an Y-axis(S50). An LBG(Linde-Buzo-Gray) algorithm is applied and a characteristic of distribution which is the color cluster is extracted(S60). A correspondence cluster is defined(S70). The average distance between the defined correspondence clusters as described above and the similarity value is calculated(S80). The calculated similarity value as described above is substituted to the constructed learning model data. A similarity between two clothes images is discriminated under a likelihood ratio base(S90).
Abstract:
본 발명은 서로 다른 조명 환경하에서 촬영된 영상에 포함된 의상들 사이의 색상 유사성을 LBG 알고리즘을 이용하여 안정적으로 판별할 수 있도록 한 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법에 관한 것이다. 본 발명의 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법은 HSV 컬러모델로 표현된 2 이상의 의상 영상의 각 픽셀 정보를 HS 2차원 공간 상에 분포시키는 (a) 단계; 상기 (a) 단계에서 분포된 각 픽셀 정보의 분포 특성에 따른 각 의상 영상에서의 색상 클러스터를 LBG 알고리즘을 적용하여 추출하는 (b) 단계; 상기 (b) 단계에서 추출된 각 의상 영상에서의 색상 클러스터 상호 간의 대응 클러스터를 정의하는 (c) 단계; 상기 (c) 단계에서 정의된 대응 클러스터간의 평균 거리를 지정하여 유사도값을 산출하는 (d) 단계 및 상기 (d) 단계에서 산출된 유사도값을 미리 구축된 학습 모델 데이터에 대입하여 두 의상 영상의 유사 여부를 판별하는 (e) 단계를 포함하여 이루어진다. 본 발명의 실시 예에인 공동현관 안전 시스템에서는 현관과 복도 두 영역을 감시하는 각기 독립적인 두 대의 카메라 영상에서 상기 단계의 의상 색상 유사성 판별 방법을 적용하여 승인된 보행자와 미승인 보행자를 판별한다. 의상, 색상, 조명, HSV, 공간 분포, 색상 클러스터, LBG, 비모수