This paper proposes the method of implementation of practical online face verification system based on multiple feature combination and a similarity space. The main issue in face verification is to deal with the variability in appearance. It seems difficult to solve this issue by using a single feature. Therefore, combination of mutually complementary features is necessary to cope with various changes in appearance. From this point of view, we describe the feature extraction approaches based on multiple principal component analysis and edge distribution. These features are projected on a new intra-person/extra-person similarity space that consists of several simple similarity measures, and are finally evaluated by a support vector machine. From the experiments on a realistic and large database, an equal error rate of 0.029 is achieved, which is a sufficiently practical level for many real- world applications.
This paper proposes a sequential state estimation model consisting of continuous and discrete variables, as a way of generalizing all discrete-state factorial HMM, and gives a design of gait motion model based on the idea. The discrete state variable implements a Markov chain that models the gait dynamics, and for each state of the Markov chain, we created a Gaussian process over the space of the continuous variable. The Markov chain controls the switching among Gaussian processes, each of which models the rotation or various views of a gait state. Then a particle filter-based algorithm is presented to give an approximate filtering solution. Given an input vector sequence presented over time, this finds a trajectory that follows a Gaussian process and occasionally switches to another dynamically. Experimental results show that the proposed model can provide a very intuitive interpretation of video-based gait into a sequence of poses and a sequence of posture states.
It is very important to extract the expression data and capture a face image from a video for online-based 3D face animation. In recently, there are many researches on vision-based approach that captures the expression of an actor in a video and applies them to 3D face model. In this paper, we propose an automatic data extraction system, which extracts and traces a face and expression data from realtime video inputs. The procedures of our system consist of three steps: face detection, face feature extraction, and face tracing. In face detection, we detect skin pixels using YCbCr skin color model and verifies the face area using Haar-based classifier. We use the brightness and color information for extracting the eyes and lips data related facial expression. We extract 10 feature points from eyes and lips area considering FAP defined in MPEG-4. Then, we trace the displacement of the extracted features from continuous frames using color probabilistic distribution model. The experiments showed that our system could trace the expression data to about 8fps.
The purpose of this study was to examine the effect of exposure to body image in media and bullet screen on weight loss intention by specifically focusing on Bilibili, a video sharing website of China. For the study, a 3 (Social viewing: no bullet screen vs. complimentary bullet screen vs. critical bullet screen) x 2 (Body image in media: ideal vs. realistic) between-subjects factorial design was conducted. A total of 310 Chinese women in their 20s were recruited to participate in an experimental survey. The main results showed that viewing the ideal body image with the complimentary bullet screen and realistic body image with the critical bullet screen strengthened the participants' intention on weight loss. Finally, the interaction effect of social viewing and the types of bullet screen were examined. The higher weight-loss intention was revealed when social viewing was conducted with the complimentary bullet screen of the ideal image. The results of this study can enhance the understanding of the bullet screen as a type of social viewing and its effect on user behavior intention.
As the trend of e-business activities develop, customers come into contact with products through on-line shopping sites and lots of customers refer product reviews before the purchasing on-line. However, as the volume of product reviews grow, it takes a great deal of time and effort for customers to read and evaluate voluminous product reviews. Lately, attention is being paid to Opinion Mining(OM) as one of the effective solutions to this problem. In this paper, we propose an efficient method for opinion sentiment classification of product reviews using product specific context information of words occurred in the reviews. We define the context information of words and propose the application of context for sentiment classification and we show the performance of our method through the experiments. Additionally, in case of word corpus construction, we propose the method to construct word corpus automatically using the review texts and review scores in order to prevent traditional manual process. In consequence, we can easily get exact sentiment polarities of opinion words in product reviews.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.1
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pp.231-250
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2018
In this paper, we propose a new methodology for extracting and formalizing subjective topics at a specific time using a set of keywords extracted automatically from online news articles. To do this, we first extracted a set of keywords by applying TF-IDF methods selected by a series of comparative experiments on various statistical weighting schemes that can measure the importance of individual words in a large set of texts. In order to effectively calculate the semantic relation between extracted keywords, a set of word embedding vectors was constructed by using about 1,000,000 news articles collected separately. Individual keywords extracted were quantified in the form of numerical vectors and clustered by K-means algorithm. As a result of qualitative in-depth analysis of each keyword cluster finally obtained, we witnessed that most of the clusters were evaluated as appropriate topics with sufficient semantic concentration for us to easily assign labels to them.
This study analyzed the differences in effectiveness between celebrity and consumer endorsers by type of story in storytelling ads. A $2{\times}2$ factorial design experiment was conducted: the type of advertising endorser (celebrity, consumer) and the type of story (life experience, brand myth). 200 women in their 30s and 40s participated in an online survey. Study shows that for a life-experience ad, the consumer model has higher advertising effectiveness than the celebrity endorser for all three dependent variables : ad attitude, brand attitude, and purchase intent. In the case of brand-myth ad, the celebrity endorser had more favorable ad attitude than the consumer endorser did, while there was no difference in brand attitude and purchase intent. The theoretical and practical implications of the study were discussed in the conclusion.
Speaking generally, agent-based technology is a kind of technology to handle the flood of information resulted from the popularization of the internet. Agent system is a multi-distributed system which consists of both homogeneous and heterogeneous agents. Generally there is a coordination agent in between which is in charge of control and m message flow among the application agents. The purpose of this thesis is to propose a coordination method among agents, some of which provide informations and some of which request them. In multi-agent system, the Information Providing Agent(IPA) registers its capabilities to Coordination Agent(CA) and the Information Requesting Agent(lRA) requests CA what it needs. To coordinate them with satisfactory results the coordination agent ought to have an ability to return a relatively proper data to the requester which is supposed to be similar even though it is not so exact as was intended. For this, this thesis proposes a scheme for an coordination agent to find an IPA which provides an information which correlates most closely with that of IRA.
Electronic Ink is a stored data in the form of the handwritten text or the script without converting it into ASCII by handwritten recognition on the pen-based computers and Personal Digital Assistants(PDAs) for supporting natural and convenient data input. One of the most Important issue is to search the electronic ink in order to use it. We proposed and implemented a script matching algorithm for the electronic ink. Proposed matching algorithm separated the input stroke into a set of primitive stroke using the curvature of the stroke curve. After determining the type of separated strokes, it produced a stroke feature vector. And then it calculated the distance between the stroke feature vector of input strokes and one of strokes in the database using the dynamic programming technique. We did various experiments and our algorithm showed high matching rate over 97.7% for only the Korean script and 94% for the data mixed Korean with the Chinese character.
In this paper, we have studied a new method in which multimedia message can be processed effectively in SIP(Session Initiation Protocol)-based Instant Messaging service. Total system is composed of multimedia message server, presence server and user system. To provide effectively message informations such as number of messages stored in the multimedia message server, waiting status and message types to users, we have proposed a new method which can be a substitute for message waiting indication event package. In our proposed method, when changes of messages status informations occur, these informations are sent to the presence server, and can be transferred as a separate tag within notification message. The presence server processes subscription requests and notifications, and efficiency can be improved as it provides both message status informations and several communication status informations such as on-line status to service users. Partial publication is used in our system to improve data transfer efficiency more between user system and the presence server. The performance of our proposed model is evaluated by experiments measuring multimedia message transfer speed and server processing time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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