KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4255-4269
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2019
This paper proposes an image generation method using a Multi Discriminator Generative Adversarial Net (MDGAN) as a next generation 2D game sprite creation technique. The proposed GAN is an Autoencoder-based model that receives three areas of information-color, shape, and animation, and combines them into new images. This model consists of two encoders that extract color and shape from each image, and a decoder that takes all the values of each encoder and generates an animated image. We also suggest an image processing technique during the learning process to remove the noise of the generated images. The resulting images show that 2D sprites in games can be generated by independently learning the three image attributes of shape, color, and animation. The proposed system can increase the productivity of massive 2D image modification work during the game development process. The experimental results demonstrate that our MDGAN can be used for 2D image sprite generation and modification work with little manual cost.
As a result of remarkable developments in multimedia technology, the image database system that can efficiently retrieve image data becomes a core technology of information-oriented society. In this paper, we proposed the 2-phase Image Retrieval System considering both color and shape information as the method of image features extraction for content-based image data retrieval. At the first level, to get color information, with improving and extending the indexing method using color distribution characteristic suggested by Striker et al., i.e. the indexing method considering local color distribution characteristics, the system roughly classifies images through the improved method. At the second level, the system finally retrieves the most similar image from the image queried by the user using the shape information about the image groups classified at the first level. To extract the shape information, we use the Improved Moment Invariants (IMI) that manipulates only the pixels on the edges of objects in order to overcome two main problems of the existing Moment Invariant methods large amount of processing and rotation sensitiveness which can frequently be seen in the Directive Histogram Intersection technique suggested by Jain et al. Experiments have been conducted on 300 automobile images. And we could obtain the more improved results through the comparative test with other methods.
Usually it is difficult to extract facial regions in a complex image by using only a predetermined skin color. Expecially, it is more difficult to separate them from background regions that contains the skin color. This paper proposes a face detection method by using gradual range expansion of an initial skin color. By analyzing the skin color distribution several images that are collected in the Web, the range of dense distribution is selected as the range of the initial skin color. In each expanding step, expanded regions in the image are tested whether they can be actual facial regions by using the information of the shape of general face and the location of face organs. The shape of general face is modeled as an ellipse and the aspect ratio of its bounding box is used to define the shape constraint for faces. Only the eyes and lips are used as the face organs, which can be easily detected by extracting horizontal edges in the expanded regions. through several experiments, it is confirmed that the proposed method can detect exactly not only faces having partly distorted regions by highlight but also faces neighboring similar color regions.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.27
no.3
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pp.58-68
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1999
Purpose of this thesis is to find out the relationship among the amount of change and the visual cognition, and the visual preference which people like and can feel. Through the investigation of relationships between the amount of change, which indicates the degree of visual variation and the visual preference, the amount of change and the visual cognition, and the visual preference and the visual cognition, basic design data will be supplied, which can satisfy users' desire as much as possible in the most economic way. In order to investigate the relationship between the visually produced the amount of change and preferences, graphic simulation, in which variables other than the visual change are controlled, has been proceeded. Graphic factors of the visual change in the cyber exterior space are determined on the point of location (base plane, vertical plane, overhead plane), shape, size and color. As for the relationship between the amount of change and the preference, only the size is effective. since preferences on the location, shape and color are individual preferences, no common trend can be found. Therefore, we cannot say that which shape or color is better, Since the location, shape and color are qualitative change and the size is the quantitative change, the size can be the measurable change quantity. The relationship between the amount of change of size and the degree of preference is found to be inverse U-shape, i.e., as the amount of change of size increases the degree of preference first increases and, after a certain level, decreases. The same result has been obtained in photo simulation.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.12
no.1
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pp.51-59
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2010
The purpose of this study is to help understanding of Korean fashion image by studying of design factor and formative characteristic. The methods of this study are the study of academic literatures as well as practical study through the analysis of case studies about actual works. The summary of this study's results is like followings. First, Perspectives seeing formative characteristic on Korean fashion image are Shape with a line, color, material, pattern, accessories. Second, Design factors deciding Korean fashion image are pattern, then in order of shape, color, material, accessories. Third, In results on design factor deciding Korean fashion image, when fashion designers focus on pattern, pattern is focused on without regard for other design factor. But color and material are accompanied by other design factor in expressing Korean fashion image. As fashion design point expressing Korean astetic, use of pattern is minimized other design factor, color and material are used with other design factor, then Korean fashion image will come out more than other time else. If We develop Korean fashion design to concentrate on shape and pattern, Korean fashion culture will be known to world people and beautiful value of Korean fashion will be handed effectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1902-1911
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1999
In this paper we present a content-based image retrieval algorithm using the visual feature vectors which describe the spatial characteristics of objects. The proposed technique uses the Gaussian mixture model(GMM) to represent multi-colored objects and the expectation maximization(EM) algorithm is employed to estimate the maximum likelihood(ML) parameters of the model. After image segmentation is performed based on GMM, the shape and color features are extracted from each object using Fourier descriptors and color histograms, respectively. Image retrieval consists of two steps: first, the shape-based query is carried out to find the candidate images whose objects have the similar shapes with the query image and second, the color-based query is followed. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in image retrieving by using the spatial and visual features of segmented objects.
This paper is the implementation of the conversion system from image to music based on intentional synesthesia. The input image based on color, texture, and shape was converted into melodies, harmonies and rhythms of music, respectively. Depending on the histogram of colors, the melody can be selected and obtained probabilistically to form the melody. The texture in the image expressed harmony and minor key with 7 characteristics of GLCM, a statistical texture feature extraction method. Finally, the shape of the image was extracted from the edge image, and using Hough Transform, a frequency component analysis, the line components were detected to produce music by selecting the rhythm according to the distribution of angles.
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
The purpose of this study, where the subjects are people with the job related to cooking or are culinary expert, is to investigate factors that influence consumer's satisfaction on the tableware seen on broadcast, magazine, food service industry and/or other media. First, this study demonstrates three factors that influence on consumer's satisfaction : first factors of the shape, the color, the size of the tableware, second factors of the shape, the color, the quality of the food, third factors of the design, the color, and the quality of the tablecloth.Lastly, this study shows satisfaction that can be affected between the tableware and the food, between the food and the tablecloth, and between the tablecloth and the tableware.In conclusion, the primary factors that influence on consumer's satisfaction are the color of the food, tableware, and tablecloth, that reflects that visual role plays an important role in the food service industry. From now on. more study that will go into details is expected.
Variation of morphological and physiological traits of 50 Bidens tripartita accessions were studied and the accessions were grouped through cluster analysis based on four major characters; plant type, leaf partition, achene length, days to flowering. Bidens tripartite accessions have shown significant variations in plant type, stem length, days to flowering, leaf shape, leaf partition, chlorophyll content, leaf color, stem color, achene color, achene length and achene shape. Most of Bidens tripartite accessions appeared to have strong dormancy and also photodormancy with some exceptions. Plants could be classified into 5 types from straight(I) to triangle(V), and intermediate diamond type(III) was prevalent. The plant type score has negative correlation with the stem length. None, three, and five part leaved plants were observed and most of them were three or five parted. Leaf partition had negative correlation with achene length and chlorophyll content. Average days to flowering was 108 days in the range of 94~141 days. It had positive correlation with achene length and leaf shape and negative correlation with achene color. Average achene length was 10.0mm and it had positive correlation with achene shape, stem length, days to flowering and leaf shape. It also had negative correlation with leaf color, stem color, achene color, leaf partition. Bidens tripartite accessions could be divided into identifiable six groups from the cluster analysis at the distance 0.06 using Ward's minimum-variance method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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