Over the past three years, even amidst viral threats, a notable shift towards online interactions has been observed. This trend persists the presence of significant viral concerns. Our study centered on female office workers in their twenties and thirties in Korea, seeking to comprehend how they enhance and present their external image in the digital era. We explored the use of digital devices and fashion choices that enable them to amplify their self-expression in video conferences. Using a mix of surveys and in-depth interviews, we employed snowball sampling to recruit twelve participants. These women were given the opportunity to shape their digital persona either to uphold their current image or to adapt it for interactions where they weren't face-to-face. Their desired images fell into three distinct categories: an authoritative professional image, a clean modern image, and a natural image. Depending on the context, the participants aimed to convey these images independently or in various combinations. Our findings suggest the need to develop strategies for acknowledging and projecting individual fashion identities in non-face-to-face interactions. Such strategies would empower individuals to better align their online personas with their desired self-image, whether it's professional, modern, clean, natural, or a combination thereof.
본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 변형된 글자를 인식하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는 2차원 조건부 모멘트로 구성된다. 변형된 글자 인식을 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 과정으로 구성하였다. (i) 특징벡터는 하나의 이미지에 대하여 추정된 조건부 깁스분포를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트를 계산하여 추출한다. (ii) 변형된 문자 인식은 제안된 판별거리함수를 계산하여 최소거리를 산출한 미지의 변형된 문자를 원형문자로 인식한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여, 생성된 훈련 데이터를 만들어 Workstation에서 실험 한 결과 96%이상의 인식성능이 있음을 밝혔다.
공간, 시간적 환경정보를 함께 저장하는 일화기억(episodic memory)은 알츠하이머병에 의해 손상될 뿐만 아니라 일반 노화과정에서도 손상될 수 있다. 본 연구의 목적은 인지기능인 일화기억을 내적회상 기법을 사용하여 평가함으로써 초기 알츠하이머성 치매 환자의 일화기억을 분석하고 평가하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 사진이나 동영상처럼 뇌에 투사되는 피시험자 자신의 과거를 직접 회상한 이미지(the mental image)를 분석하는 새로운 방법을 사용하였다. 초기 알츠하이머성 치매환자3명, 경도 우울증 환자 1명, 대조를 위한 건강한 노인 2명에게 검사 당일로부터 하루, 일주일, 한달 전 그리고 원과거(remote)에 있었던 일을 회상하게 하였다. 회상된 이미지 안에서의 감정상태, 이미지의 색, 사건 발생 순서 등의 중점을 두고 피시험자의 응답을 분석하였다. 순행성기억(anterograde memory) 손상을 관찰하고자 피시험자에 그들이 검사 당시 재현한 모든 이미지를 검사 다음날 다시 상기하도록 요구하였다. 3명의 환자군 모두 회상한 이미지들 사건 발생순서에 맞게 정리하는데 실패하였다. 이들은 대조군과 같은 수의 이미지를 회상해 내었지만, 색이 선명하지 않고 사진과 같은 정적인 이미지를 회상하였다. 이러한 결과는 초기 치매환자가 최근기억(recent memory)을 화상 하는데 일차적으로 손상이 있을 시사하며, 또한 의미기억의 양적인 손상보다 질적 손상이 먼저 발생함을 보여주었다.
A digital image processing technique which is able to get the velocity vector distribution of a surface of the spilled oil in the ocean without contacting the flow itself. This technique is based upon the PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a high sensitive camera, a CCD camera, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for velocity vector acquisition. For the acquisition of the advective velocity vector of floating matters on the ocean, a new multi-frame tracking algorithm is proposed, and for the acquisition of the diffusion velocity vector distribution of the spilt oil onto the water surface, a high sensitive gray-level cross-correlation algorithm is proposed.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
The welded defects are usually called user's unsatisfaction for appearance and functional usage. For checking these defects effectively without time loss, setup of weldability estimation system is an important for detecting whole specimen quality. In this study, after catching a rawdata on welded specimen profiles and treating vision processing with these data, the qualitative defects are estimated from getting these information by laser vision camera at first. At the same time, the weldability estimation for whole specimen is produced. For user friendly, the weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method. So, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line setup of weldability estimation system.
사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.
This study is concentrated on the development of hight speed multi-object image processing algorithm, and based on these a1gorithm, vision control scheme is developed for the robot's position control in real time. Recently, the use of vision system is rapidly increasing in robot's position centre. To apply vision system in robot's position control, it is necessary to transform the physical coordinate of object into the image information acquired by CCD camera, which is called image processing. Thus, to control the robot's point position in real time, we have to know the center point of object in image plane. Particularly, in case of rigid body, the center points of multi-object must be calculated in a image plane at the same time. To solve these problems, the algorithm of multi-object for rigid body control is developed.
디지털 홀로그래픽 프린팅(Digital Holographic Printing: DHP)은 종래의 아날로그 방식이 아닌 디지털 기록 방식으로 이미지 또는 간섭무늬를 홀로그래픽 매질에 기록하여 정지 화상에 대한 홀로그램 상을 재생하는 홀로그래픽 기술이다. 현재 개발 중인 스테레오그램(stereogram) 기반 DHP는 수직/수평 방향의 시차(parallax)를 갖는 초다시점 영상을 매질에 촘촘히 기록하여 마치 아날로그 홀로그램과 같이 자연스럽게 3차원 상을 재현하는 기술이다. 하지만 이러한 기술은 과도기적인 성격의 기술로 향후에는 위상 정보를 포함하고 있는 홀로그램인 프린지 패턴(fringe pattern)을 직접 기록함으로써 보다 더 자연스러운 형태의 홀로그램 상을 재생할 수 있는 기술이 추가적으로 개발될 것으로 예상된다. 그러므로 본고에서는 Zebra Imaging사에서 개발한 스테레오그램 기반의 DHP 기술과 Nihon 대학이 시도한 프린지 기반의 DHP 기술 동향을 다루고자 한다.
본 논문에서는 인간 두뇌와 같이 패턴을 인식할 수 있는 능력을 가진 신경 회로망 모델을 구현하고, 이를 바탕으로 시중의 저렴한 화상 카메라를 이용하여 미 달러화를 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 저화질 영상에서 캡쳐된 이미지를 이진영상처리 과정을 거치게 함으로써 패턴인식의 정확성 향상을 가져올 수 있었으며, 인공지능의 대표적 알고리즘인 신경회로망을 이용하여 종류별 미 달러화의 세부적인 차이를 감지하고 화폐를 정확하게 인식할 수 있도록 하였다. 각 화폐로부터 추출해 낸 특징을 신경회로망을 통해 학습시키고, 이를 통해 미 달러화의 패턴인식 능력을 실험을 통해 확인해본 결과 90%에 가까운 높은 성공률로 정확하게 인식함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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