작은 화면에서 방대한 규모의 정보를 보기 위해서는 정보구조가 잘 조직화되어야 하고, 항해 보조장치가 적절하게 제공되어야 한다. 본 연구는 위계적인 구조(Hierarchical structure)를 지닌 정보공간을 작은 디스플레이 공간(small screen)에서 제시할 때 사용자가 실제 공간 구조차 유사하게 내적 모형(internal model)을 형성하도록 하기 위하여 어떻게 항해 단서(navigation cue)를 제공하는 것이 효과적인지를 밝히고자 하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 색을 중심으로 연구내용이 이루어 졌으며, 이는 색이 가지고 있는 속성과 색공간 개념이 위계구조의 정보공간과 잘 맵핑될 수 있다고 판단되었기 때문이다. 정보공간을 위한 색공간은 색상과 톤 개념을 기반으로 정의되었다. 1차 사전 설문조사가 진행되었고, 2차 본 실험을 통해서 색 단서(color cue) 제공이 사용자의 공간구조 이해 및 항해 성과(navigation performance)에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 실험 결과는 첫째, 카테고리 구분을 위해 사용된 색상은 정보공간의 개념을 이해하는데는 도움이 되지만, 항해 성과에는 부정적인 영향을 주었다. 둘째, 톤으로 제공된 정보 깊이에 대한 단서는 정보공간의 개념 이해에도 별 도움이 되지 않았으며, 항해 성과에도 역시 부정적인 영향을 주었다. 본 연구는 연구결과의 제한점과 향후 연구에 대한 기술로 마무리하였다.
본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
This study investigated the difference of reference price, preference and quality perception of high functional underwear according to innovation cues. High functional underwear was selected as a research stimulus due to its technological innovative characteristics. A total of 93 male university students participated as subjects and data were collected by simple random experimental design operationalized with three types of innovation stimulus cues. Two types of internal reference price perception-expected price and fair price, preference, and 9 items of product quality perception-8 functional properties and overall quality of stimulus were measured with a questionnaire. The result supported the difference of reference price and quality perception by product innovation cue. The higher cue level group perceived two types of reference price and the overall quality higher than the lower cue level group. The difference of the expected price and fair price, the influence of functional properties on overall quality, and relations of the variables were discussed in depth.
Two different binocular cues are known for detecting motion in depth. One is disparity change in time and the other is inter-ocular velocity difference. Shioiri, Saisho and Yaguchi (1999) demon-strated that motion in depth can be seen based solely on inter-ocular velocity differences as well as on the disparity change in time. They used conditions in which either cue was minimized and measured performance based on motion in depth, finding better performance than chance level when either velocity cue or the disparity cue was almost isolated. However, there may have been influences from the cue minimized in each condition, since it was practically impossible to isolate perfectly either cue. I re-analyzed their data to examine whether the performance in the condition with disparity change and that in the condition with inter-ocular velocity difference were correlated. The result showed the correlation is very low and therefore, we can conclude that the visual system has two different mechanisms for motion in depth.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.645-650
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2010
In this paper, we present the effect of binocular cues which plays crucial role for the visualization of a stereoscopic or 3D image. This study is useful in extracting depth and disparity information by image processing technique. A linear relation between the object distance and the image distance is presented to discuss the cause of cybersickness. In the experimental results, three dimensional view of the depth map between the 2D images is shown. A median filter is used to reduce the noises available in the disparity map image. After the median filter, two filter algorithms such as 'Gabor' filter and 'Canny' filter are tested for disparity visualization between two images. The 'Gabor' filter is to estimate the disparity by texture extraction and discrimination methods of the two images, and the 'Canny' filter is used to visualize the disparity by edge detection of the two color images obtained from stereoscopic cameras. The 'Canny' filter is better choice for estimating the disparity rather than the 'Gabor' filter because the 'Canny' filter is much more efficient than 'Gabor' filter in terms of detecting the edges. 'Canny' filter changes the color images directly into color edges without converting them into the grayscale. As a result, more clear edges of the stereo images as compared to the edge detection by 'Gabor' filter can be obtained. Since the main goal of the research is to estimate the horizontal disparity of all possible regions or edges of the images, thus the 'Canny' filter is proposed for decipherable visualization of the disparity.
Pin-hole model has been widely used as a robust tool for easily understanding how to obtain a stereo image and how to present the depth-cue to an observer in stereoscopy. However, most of the processes to analyze depth cue in stereoscopy are performed that a stereo image is taken by camera model practically but depth cue of the image is analyzed by pin-hole model. Therefore, the result of depth cues by the process to be uncorrected. The reason of the uncorrected depth cue is led to the image distances of camera model due to variable focused object distances, and it makes a depth distortion. In this paper, we tried to show the contradiction such as occurring depth distortion in the process which the pin-hole model is used to analyze depth cue despite practical camera model is used in stereoscopy, and we presents the method to overcome the contradiction.
Recently, advancement in the visual technology has lead to the further development of the three dimensional (3D) imaging systems. The visual perception to view a pair of images simultaneously, is a crucial factor to build a stereoscopic 3D image. In this paper, we present the depth cues between the intensities of the two images when viewing with both eyes. Due to this stereoscopic effect, objects at different distances from the eyes differ in their horizontal positions, giving the depth cue of horizontal disparity. By simple image processing technique, we also present the binocular disparity map between the two images. A median filter has been used to filter out all the noises occurring in the disparity map image.
Understanding 3D structure of scenes is of a great interest in various vision-related tasks. In this paper, we present a unified approach for estimating depth from a single monocular image. The key idea of our approach is to take advantages both of parametric learning and non-parametric sampling method. Using a parametric convolutional network, our approach learns the relation of various monocular cues, which make a coarse global prediction. We also leverage the local prediction to refine the global prediction. It is practically estimated in a non-parametric framework. The integration of local and global predictions is accomplished by concatenating the feature maps of the global prediction with those from local ones. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively.
People today belong to many different subcultures and have diverse interests. Their job no longer defines who they are, while their pastimes can be a bigger reflection of their inner self. This article examines swing dancers in Korea, and focuses on their self-identity and how they express this through clothes. Based on in-depth interviews, observations and photographs of swing dancers with different day jobs, the study results find that most of the subjects intentionally incorporate swing dance cues in their daily work wardrobe, and that this makes them feel more comfortable, honest and satisfied with their job and identity, both as a swing dancer and working professional.
Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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