This study considered the selection attributes of bakery consumers and schematized characteristic attributes of being selected by customers by image through a correspondence analysis in terms of own preferring bakery. Self-administrated questionnaires were completed by consumers (452 samples), and the data were analysed by frequency, chi-square, one-way ANOVA, reliability analysis and correspondence analysis. According to the survey results regarding the mean value on bakery selection attributes, it was shown to be in the order of taste ($4.73{\pm}0.70$), sanitation ($4.70{\pm}0.68$), service ($4.21{\pm}0.84$), price ($4.03{\pm}0.92$), consideration ($4.01{\pm}0.96$), communication ($4.01{\pm}0.96$), health ($3.99{\pm}0.98$), and location ($3.83{\pm}0.99$). In the analysis of difference with regard to the selection attributes according to the preferred bakery, both consideration ($4.05{\pm}0.90$) and communication ($3.98{\pm}0.93$) showed a high value in individual bakery, thereby presenting a significant difference (p<0.05). As a result of having carried out correspondence analysis in order to prepare an image map according to the preferred bakery, the selection attributes of employees' service and communication showed the closest image map to individual bakery. Location and sanitation were very close to franchise bakery. Further, other bakery shops were schematized in a relatively close distance to price.
This paper deals with the problem of moving object detection and location in computer vision. We describe a new object-dependent motion analysis method for tracking target in an image sequence taken from a moving platform. We tackle these tasks with three steps. First, we make an active contour model of a target in order to build some of low-energy points, which are called kernels. Then we detect interest points in two windows called tracking windows around a kernel respectively. At the third step, we decide the correspondence of those detected interest points between tracking windows by the probabilistic relaxation method In this algorithm, the detecting process is iterative and begins with the detection of all potential correspondence pair in consecutive image. Each pair of corresponding points is then iteratively recomputed to get a globally optimum set of pairwise correspondences.
This study considered network quotient (NQ) of deluxe hotel employees and schematized characteristic attributes of being selected by employees with image through correspondence analysis in terms of cognition degree. Self-administrated questionnaires were completed by employees (292 samples) and data were analysed by frequency, t-test, one-way ANOVA, reliability and correspondence analysis. First, the hotel employees indicated the high average value in "participating in special education or seminar for improving ability ($3.85{\pm}0.76$). Second, as a result of analyzing difference according to gender, the average value in men was higher than in women. It was indicated that the higher age and career lead to a rise even in the average value of relationship index. Third, in consequence of carrying out correspondence analysis in order to prepare image map according to cognition level on relationship index in hotel employees, the measurement item that is placed in the closest distance to the response as saying of not so very was the response as saying of "having a lunch (dinner) engagement twice or three times a week." On the other hand, the response as saying of "tending to have many acquaintances compared to coworkers" was schematized in the close distance to the response as saying of very so.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.10
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pp.1305-1313
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1995
In this paper, we propose a robust estimation of camera parameters from image sequence for high quality video composition. We first establish correspondence of feature points between consecutive image fields. After the establishment, we formulate a nonlinear least-square data fitting problem. When the image sequence contains moving objects, and/or when the correspondence establishment is not successful for some feature points, we get bad observations, outliers. They should be properly eliminated for a good estimation. Thus, we propose an iterative algorithm for rejecting the outliers and fitting the camera parameters alternatively. We show the validity of the proposed method using computer generated data sets and real image sequeces.
Image morphing deals with the metamorphosis of one image into another. The field morphing depends on the manual work for most of the process, where a user has to designate the control lines. It takes time and requires skills to have fine quality results. It is an object of this paper to propose a method capable of realizing the semi-automation of field morphing using adaptive vertex correspondence based on image segmentation. The adaptive vertex correspondence process efficiently generates a pair of control lines by adaptively selecting reference partial contours based on the number of vertices that are included in the partial contour of the source morphing object and in the partial contour of the destination morphing object, in the pair of the partial contour designated by external control points through user input. The proposed method generates visually fluid morphs and warps with an easy-to-use interface. According to the proposed method, a user can shorten the time to set control lines and even an unskilled user can obtain natural morphing results as he or she designates a small number of external control points.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.31
no.9_10
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pp.1342-1351
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2007
Using a data set drawn from 1419 college students, this study analyzes what implications clothing or fashion has on self-expression or image management in Korean society and who are more likely to use fashion as a image management tool in the process of interacting with others. Employing Pierre Bourdieu's concept of capital, we discuss three theories concerning correspondence between class and fashion: the theory focusing on economic capital in emphasizing the correspondence; the theory focusing on cultural capital in emphasizing the correspondence and the theory emphasizing relationships between fashion and other factors rather than class. Based on the theoretical examination, we select independent variables that can be grouped into status/class variables, or economic capital variables(such as subjective status, income, father's education, father's occupation) and socio-cultural variables, or cultural capital variables(such as possession of cultural capital, desire for upward mobility). Upon regressing strategic use of fashion on independent variables, we find that both status/class variables and socio-cultural variables are statistically significant in explaining the strategic mobilization of fashion for one's image production or social success. It shows that class as a form of economic capital has important effects on the strategic use of fashion, and cultural capital also has effects independent of economic capital.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.1
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pp.9-18
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2018
Recently, the use of image stitching technology has been increasing as the number of contents based on virtual reality increases. Image Stitching is a method for matching multiple images to produce a high resolution image and a wide field of view image. The image stitching is used in various fields beyond the limitation of images generated from one camera. Image Stitching detects feature points and corresponding points to match multiple images, and calculates the homography among images using the RANSAC algorithm. Generally, corresponding points are needed for calculating conversion relation. However, the corresponding points include various types of noise that can be caused by false assumptions or errors about the conversion relationship. This noise is an obstacle to accurately predict the conversion relation. Therefore, RANSAC algorithm is used to construct an accurate conversion relationship from the outliers that interfere with the prediction of the model parameters because matching methods can usually occur incorrect correspondence points. In this paper, we propose an algorithm that extracts more accurate inliers and computes accurate transformation relations by using correspondence point relation information used in RANSAC algorithm. The correspondence point relation information uses distance ratio between corresponding points used in image matching. This paper aims to reduce the processing time while maintaining the same performance as RANSAC.
The correspondence problem is known to be difficult to solve because false positives and false negatives almost always exist in real image sequences. In this paper, we propose a robust feature tracking algorithm considering incomplete trajectories such as entering and/or vanishing trajectories. We solve the correspondence problem as the optimal graph search problem, by considering false feature points and by properly reflecting motion characteristics. The proposed algorithm finds a local optimal correspondence so that the effect of false feature points can be minimized in the decision process. The time complexity of the proposed graph search algorithm is given by O(mn) in the best case and O(m$^2$n) in the worst case, where m and n are the number of feature points in two consecutive frames. The proposed algorithm can find trajectories correctly and robustly, which has been shown by experimental results.
Little research on sensory study has been conducted from a marketing perspective and most of sensory studies have been done from a science perspective. Thus, this study examined wine sensory perceptions in the consumers' minds, which is how wine consumers associate grape variety Shiraz/ Syrah by the three different region of origins with specific sensory images. Total 234 questionnaires were collected from online wine community members at restaurants in Korea. The main results show that the most two shared sensory images of Shiraz/ Syrah were 'Dry' and 'Fruity' across the three region of origins. For Barossa Shiraz, the unique images were mainly found in Aroma image category such as 'Chocolate', 'Prune', whereas for Rhone Syrah, the unique images were mainly revealed in Overall image category e.g. 'Deep', 'Fascinating'. Additionally, this study confirmed that Maipo Valley is not recognizable region of origin of Shiraz/ Syrah. This study employed a free choice, Pick Any and conducted correspondence analysis to find out the degree of associations of sensory images and each region of origin.
Kim, Yong-Ho;Kim, Jong-Su;Lee, Sangkeun;Choi, Jong-Soo
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.3
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pp.161-170
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2012
This paper presents an efficient and robust approach for determining the correspondence between unbalanced stereo images. The disparity vectors were used instead of feature points, such as corners, to calculate a correspondence relationship. For a faster and optimal estimation, the vectors were classified into several regions, and the homography of each region was calculated using the RANSAC algorithm. The correspondence image was calculated from the images transformed by each homography. Although it provided good results under normal conditions, it was difficult to obtain reliable results in an unbalanced stereo pair. Therefore, a balancing method is also proposed to minimize the unbalance effects using the histogram specification and structural similarity index. The experimental results showed that the proposed approach outperformed the baseline algorithms with respect to the speed and peak-signal-to-noise ratio. This work can be applied to practical fields including 3D depth map acquisition, fast stereo coding, 2D-to-3D conversion, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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